Million Migrants study of healthcare and mortality outcomes in non-EU migrants and refugees to England: Analysis protocol for a linked population-based cohort study of 1.5 million migrants
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2017, 15.6% of the people living in England were born abroad, yet we have a limited understanding of their use of health services and subsequent health conditions. This linked population-based cohort study aims to describe the hospital-based healthcare and mortality outcomes of 1.5 million non-European Union (EU) migrants and refugees in England. Methods and analysis: We will link four data sources: first, non-EU migrant tuberculosis pre-entry screening data; second, refugee pre-entry health assessment data; third, national hospital episode statistics; and fourth, Office of National Statistics death records. Using this linked dataset, we will then generate a population-based cohort to examine hospital-based events and mortality outcomes in England between Jan 1, 2006, and Dec 31, 2017. We will compare outcomes across three groups in our analyses: 1) non-EU international migrants, 2) refugees, and 3) general population of England. Ethics and dissemination: We will obtain approval to use unconsented patient identifiable data from the Secretary of State for Health through the Confidentiality Advisory Group and the National Health Service Research Ethics Committee. After data linkage, we will destroy identifying data and undertake all analyses using the pseudonymised dataset. The results will provide policy makers and civil society with detailed information about the health needs of non-EU international migrants and refugees in England.
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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 | 0,017 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,011 |
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 ».