Demographics and utilisation of health services by paediatric refugees from East Africa: implications for service planning and provision
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Regina Cooke is a Clinical Fellow at the Royal Children's Hospital, Melbourne. Sally Murray is an Honorary Fellow of the University of Melbourne and former Program Coordinator of the Victorian Immigrant Health Program, Department of Paediatrics, University of Melbourne. Jonathan Carapetis is an Infectious Diseases Physician, Royal Children's Hospital, Senior Lecturer, Department of Paediatrics,University of Melbourne and Research Fellow, Murdoch Children's Research Institute. James Rice is a Clinical Fellow at University of British Columbia, Canada and formerly of Royal Children's Hospital, Melbourne. Nigisti Mulholland is a Social Scientist, formerly of Royal Children's Hospital, Melbourne.Susan Skull is Deputy Director of the Clinical Epidemiology and Biostatistics Unit, Royal Children's Hospital, and Senior Lecturer, Department of Paediatrics, University of Melbourne.Little is known of difficulties in accessing health care for recently arrived paediatric refugees in Australia. We reviewedroutinely collected data for all 199 East African children attending a hospital Immigrant Health Clinic for the first time over a 16 month period. Although 63% of parents reported medical consultations since arrival, 77% of this group reported outstanding, unaddressed health problems. Availability of interpreters and information on health services were the main factors hindering access to care. These data have informed future service planning at the Clinic.Ongoing data collection is key to maintaining a responsive, targeted service for a continually changing population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle