M133. Comparing Early Intervention Service Disengagement Among Immigrants and Nonimmigrants
Notice bibliographique
Résumé
Background: Objective: Early intervention (EI) programs invest significant resources in keeping clients engaged in treatment; however, disengagement remains a concern. It may be even more important for immigrant clients, yet it is unclear if particular service engagement efforts differentially impact certain immigrant subgroups. We therefore analyzed the rates and predictors of disengagement for immigrant vis-à-vis nonimmigrant clients in an EI setting. Methods: Two hundred ninety-seven clients were included in a time-to-event analysis with Cox Proportion Hazards regression models for all clients and for each immigrant sub-group. Immigrant status (categorized as first-generation immigrant, second-generation immigrant or nonimmigrant), age, gender, education level, substance abuse, family contact, social and material deprivation indices and 3-month medication non-adherence were included as predictor variables of service disengagement. Results: 24.2% (n = 72) of the 297 clients disengaged. There were no differences in disengagement rates between first-generation (23.3%), second-generation (22.7%) and nonimmigrants (25.3%). For all clients, medication non-adherence was the only statistically significant predictor of disengagement (HR = 3.81, 95% CI 2.37–6.14). For first-generation immigrants, age (HR = 1.17, 95% CI 1.02–1.34) and medication non-adherence (HR = 2.92, 95% CI 1.09–7.85) were significant predictors. For second-generation immigrants, material deprivation index (HR = 1.03, 95% CI 1.00–1.05) and medication non-adherence (HR = 11.07, 95% CI 3.20–38.22) were significant. Conclusion: Disengagement rates may be similar between first-generation, second-generation and nonimmigrants but the reasons for disengagement may be different. Disengagement is a complex process and a multi-pronged approach is needed to keep both immigrant and nonimmigrant clients engaged in EI programs. Dr. Veru is supported through a doctoral training award granted by the Fonds de recherché du Québec-Santé. Dr. Malla is supported by the Canada Research Chairs Program funded by the Federal Government of Canada. Dr. Iyer is funded by the Canadian Institutes of Health Research and Fonds de recherché du Québec-Santé. Dr. Shah receives funding from Fonds de recherché du Québec-Santé.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».