P02-102 - Socio-cultural Determinants of Mental Health of Elderly Immigrants: Lessons Learned from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The increase of immigrants in Canada has set an example for Western countries on how cultural diversity affects health, mental health, and needs. The mental health of elderly immigrants, however, is often forgotten in service delivery system. Objectives This paper examines the socio-cultural determinants of mental health of elderly immigrants in Canada through synthesizing research findings from various studies. The presentation aims to highlight a few key intervention focuses for addressing mental health of this vulnerable immigrant subgroup. Methods Secondary data analysis was used, using three national surveys and a local community survey, including the Ethnic Diversity Survey, the General Social Survey, the Health and Well Being of Older Chinese in Canada, and the Health and Well Being of Older South Asian in Calgary. Mental health was presented by life satisfaction, self-reported stress, self-reported happiness, self-reported level of trust, sense of belonging, feeling out of place, worrying about hate crime, depressive symptoms, and general mental health measured by SF-36. Results Socio-cultural determinants related to a higher level of social support, a higher level of trust, and better financial resources were found to be correlates of more positive mental health. Racial discrimination, culture related beliefs, and barriers often led to negative mental health outcomes. Conclusions Promoting a better mental health should expand beyond the use of individual interventions and treatments. Socio-cultural determinants have to be addressed through creating a more positive social and structural environment for the elderly immigrants.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».