Mental Health Problems among Migrant Workers: Challenges for Nurses in Thailand
Bibliographic record
Abstract
The purpose of this integrative literature review is to report the current knowledge regarding mental health problems among migrant workers in Asian countries. Library databases were searched for Thai and English published works (for the period 2004-2014) related to mental health problems among migrant workers in Asian Countries. Nineteen articles were identified as meeting the search criteria. One-third of the population is reported to have mental health problems. Acculturative stress, especially financial problems and interpersonal conflicts, was found to have a significant impact on mental health problems. Social support was shown to be a buffer against mental health problems; other migrant workers were the main sources of support for migrants. Gender differences in social support were reported, with tangible support and emotional support being the most important for men and women, respectively. The findings from this review confirm the high prevalence of mental health problems in migrants. Psychiatric nurses in particular need to establish routine assessment and intervention protocols within the diversity of migrant worker cultures. Keywords : acculturative stress, Asian, integrative literature review, mental health, migrant workers ภาวะสขภาพจตกลมแรงงานขามชาต: ความทาทายสำหรบพยาบาลในประเทศไทย บทคดยอ บทความนเปนรายงานการทบทวนวรรณกรรม มวตถประสงคเพอรายงานผลการวจยทเกยวกบภาวะสขภาพจตและปจจยเกยวของในแรงงานขามชาตในทวปเอเชย การทบทวนวรรณกรรมภาษาไทยและองกฤษยอนหลง 10 ป (พ.ศ. 2547-2557) ในฐานขอมลทางวชาการ พบงานวจย 19 เรองทเกยวของกบภาวะสขภาพจตในแรงงานขามชาต จากผลการวจยทง 19 เรอง พบวาหนงในสามของกลมตวอยางมปญหาสขภาพจต และปจจยสำคญทสงผลตอการเกดปญหาสขภาพจตในกลมแรงงานขามชาต คอ ความเครยดจากการยายถน โดยเฉพาะปญหาดานเศรษฐกจกและสมพนธภาพกบบคคลรอบขาง แตอยางไรกตามแรงสนบสนนทดจากสงคมทสำคญคอกลมเพอนแรงงานขามชาต และพบวาความตองการการสนบสนนทางสงคมมความแตกตางกนในเพศหญง และเพศชาย โดยเพศชายตองการการสนบสนนเชงรปธรรม ในขณะทเพศหญงตองการการสนบสนนดานอารมณ รายงานการทบทวนวรรณกรรมนไดยนยนถงความชกของปญหาสขภาพจต และปจจยทเกยวของตอการเกดปญหาสขภาพจต เพอใหพยาบาลโดยเฉพาะพยาบาลจตเวชไดตระหนกถงปญหาสขภาพจตในกลมแรงงานขามชาตและใหการพยาบาลโดยคำนงถงความแตกตางทางดานวฒนธรรมรวมดวย คำสำคญ : ความเครยดจากการยายถน เอเชย การทบทวนวรรณกรรมเชงบรณาการ ภาวะสขภาพจต แรงงานขามชาต
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".