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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».