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Enregistrement W2112093546 · doi:10.1017/s0714980810000358

Comparing Racial and Immigrant Health Status and Health Care Access in Later Life in Canada and the United States

2010· article· fr· W2112093546 sur OpenAlexaffabout
Steven G. Prus, Rania Tfaily, Zhiqiu Lin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2010
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceImmigrationHumanitiesEthnologyArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little comparative research exists on health experiences and conditions of minority groups in Canada and the United States, despite both countries having a racially diverse population with a significant proportion of immigrants. This article explores race and immigrant disparities in health and health care access across the two countries. The study focus was on middle and old age given the change and increasing diversity in health and health care policy, such as Medicare. Logistic regression analysis of data from the 2002-2003 Joint Canada/United States Survey of Health shows that the joint effect of race and nativity on health outcomes - health differences between native and foreign-born Whites and non-Whites - is largely insignificant in Canada but considerable in the U.S. Non-White native and foreign-born Americans within both 45-to-64 and 65-and-over age groups experience significant disadvantage in health status and access to care, irrespective of health insurance coverage, demographic, socio-economic, and lifestyle factors.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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