Medical repatriation of migrant farm workers in Ontario: a descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 40 000 migrant farm workers are employed annually in Canada through temporary foreign worker programs. Workers experiencing health conditions that prevent ongoing work are normally repatriated to their home country, which raises concerns about human rights and health equity. In this study, we present data on the reasons for medical repatriation of migrant farm workers in Ontario. METHODS: In this retrospective descriptive study, we examined medical repatriation data from Foreign Agricultural Resource Management Services, a non-profit corporation managing the contracts of more than 15 000 migrant farm workers in Ontario annually. We extracted repatriation and demographic data for workers from 2001-2011. Physician volunteers used a validated system to code the reported reasons for medical repatriation. We conducted descriptive analyses of the dominant reasons for repatriation and rates of repatriation. RESULTS: During 2001-2011, 787 repatriations occurred among 170 315 migrant farm workers arriving in Ontario (4.62 repatriations per 1000 workers). More than two-thirds of repatriated workers were aged 30-49 years. Migrant farm workers were most frequently repatriated for medical or surgical reasons (41.3%) and external injuries including poisoning (25.5%). INTERPRETATION: This study provides quantitative health data related to a unique and vulnerable occupational group. Our findings reinforce existing knowledge regarding occupational hazards and health conditions among migrant farm workers. Medical repatriation of migrant farm workers merits further examination as a global health equity concern.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».