Acute care hospitalization, by immigrant category: Linking hospital data and the Immigrant Landing File in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although immigrants tend to be healthier than the Canadian-born population when they arrive, subgroups, notably different immigration categories, may differ in health and health care use. Data limitations have meant the research has seldom focused on category of immigrant-economic, family or refugee. A newly linked database has made it possible to study acute care hospitalization by immigration category and source region. DATA AND METHODS: The Immigrant Landing File-Hospital Discharge Abstract Linked Database (n = 2.6 million) was used to derive sex-specific crude and age-standardized hospitalization rates (ASHRs) per 10,000 population for all-cause and leading causes of hospitalization during the 2006/2007-to-2008/2009 period. RESULTS: Economic class immigrants had lower all-cause ASHRs than did their family class or refugee counterparts. Male refugees had high ASHRs overall and for circulatory diseases, digestive diseases, injury, and cancer. Female differences by immigrant class were less pronounced. All-cause ASHRs (excluding pregnancy) rose with years since arrival in Canada for male and female immigrants. Immigrants from East Asia had the lowest ASHRs; those from the United States, the highest. INTERPRETATION: Although hospital use is an imperfect indicator of health status, this study supports an initial healthy immigrant effect and its subsequent decline. Marked differences emerged among immigrant subgroups with some, notably refugees and immigrants from the United States, having significantly higher hospitalization rates overall and for leading causes, compared with other groups.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».