Rejecting and accepting international migrant patients into primary care practices: a mixed method study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – International migrants frequently struggle to obtain access to local primary care practices. The purpose of this paper is to explore factors associated with rejecting and accepting migrant patients into Canadian primary care practices. Design/methodology/approach – Mixed methods study. Using a modified Delphi consensus approach among a network of experts on migrant health, the authors identified and prioritized factors related to rejecting and accepting migrants into primary care practices. From ten semi-structured interviews with the less-migrant-care experienced practitioners, the authors used qualitative description to further examine nuances of these factors. Findings – Consensus was reached on practitioner-level factors associated with a reluctance of practitioners to accept migrants − communication challenges, high-hassle factor, limited availability of clinicians, fear of financial loss, lack of awareness of migrant groups, and limited migrant health knowledge – and on factors associated with accepting migrants − feeling useful, migrant health education, third party support, learning about other cultures, experience working overseas, and enjoying the challenge of treating diseases from around the world. Interviews supported use of interpreters, community resources, alternative payment methods, and migrant health education as strategies to overcome the identified challenges. Research limitations/implications – This Delphi network represented the views of practitioners who had substantive experience in providing care for migrants. Interviews with less-experienced practitioners were used to mitigate this bias. Originality/value – This study identifies the facilitators and challenges of migrants’ access to primary care from the perspective of primary care practitioners, work that complements research from patients’ perspectives. Strategies to address these findings are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».