Differences between immigrant and non-immigrant groups in the use of primary medical care; a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies on differences between immigrant and non-immigrant groups in health care utilization vary with respect to the extent and direction of differences in use. Therefore, our study aimed to provide a systematic overview of the existing research on differences in primary care utilization between immigrant groups and the majority population. METHODS: For this review PubMed, PsycInfo, Cinahl, Sociofile, Web of Science and Current Contents were consulted. Study selection and quality assessment was performed using a predefined protocol by 2 reviewers independently of each other. Only original, quantitative, peer-reviewed papers were taken into account. To account for this hierarchical structure, logistic multilevel analyses were performed to examine the extent to which differences are found across countries and immigrant groups. Differences in primary care use were related to study characteristics, strength of the primary care system and methodological quality. RESULTS: A total of 37 studies from 7 countries met all inclusion criteria. Remarkably, studies performed within the US more often reported a significant lower use among immigrant groups as compared to the majority population than the other countries. As studies scored higher on methodological quality, the likelihood of reporting significant differences increased. Adjustment for health status and use of culture-/language-adjusted procedures during the data collection were negatively related to reporting significant differences in the studies. CONCLUSION: Our review underlined the need for careful design in studies of differences in health care use between immigrant groups and the majority population. The results from studies concerning differences between immigrant and the majority population in primary health care use performed within the US might be interpreted as a reflection of a weaker primary care system in the US compared to Europe and Canada.
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 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 | 0,017 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».