Neuropsychiatric disorders among Syrian and Iraqi refugees in Jordan, 2012-2013: A retrospective, cohort study (P2.324)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize neuropsychiatric disorders requiring exceptional, United Nations (UN)-funded care among refugees in Jordan, predominantly from Syria and Iraq from 2012-2013. BACKGROUND: Ongoing conflicts in the Syrian Arab Republic and Iraq have resulted in a large population of refugees facing long-term displacement, creating unprecedented strain on host countries’ health systems. There are limited reported data on neurological and psychiatric disorders among Syrian and Iraqi refugees. DESIGN/METHODS: The UN High Commissioner for Refugees, through exceptional care committees (ECCs), addresses expensive and emergency tertiary care for refugees in countries of first asylum. Neuropsychiatric diagnoses were identified through a review of applications to the Jordanian ECC and characterized by prevalence, cost, and demographic trends by country of refugee origin. RESULTS: There were 264 applications among 223 refugees (40[percnt] female; median age 35 years, range: newborn-87 years; 57[percnt] Syrian, 36[percnt] Iraqi, 7[percnt] other; 67[percnt] for emergency care) representing 11[percnt] of all ECC applications reviewed. The total amount requested for neuropsychiatric disorders was 925,674 USD. The most expensive care per person was due to brain tumor (7,905USD), multiple sclerosis (7,502USD), and nervous system trauma (6,466USD). Stroke was the most frequent diagnosis. Schizophrenia was the most costly and frequent diagnosis among the psychiatric disorders (2,269 USD per person, 27,226 USD total). Eighty percent of applications were approved for the full amounts. Iraqi applicants with neuropsychiatric disorders were older than Syrians (mean age 44 vs. 33 years, p<0.001) and applied for more money per application (5,462 versus 3,550 USD, p=0.02); however, approved amounts were not significantly different between Iraqis and Syrians (p>0.05). CONCLUSIONS:There is a need for long-term planning and financing for neuropsychiatric disorders traditionally considered outside of refugee health. Possible interventions may include stroke risk factor reduction and targeted medication donations for multiple sclerosis, epilepsy, and schizophrenia. Study Supported by: No funding recieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».