Hospitalization rates among economic immigrants to Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Economic immigrants generally, and economic class principal applicants (ECPAs) specifically, tend to have better health than other immigrants. However, health outcomes vary among subcategories within this group, especially by sex. DATA AND METHODS: This study examines hospitalization rates among ECPAs aged 25 to 74 who arrived in Canada between 1980 and 2006 as skilled workers, business immigrants, or live-in caregivers. The analysis used two linked databases to estimate age-standardized hospitalization rates (ASHRs) overall and for leading causes by sex. ASHRs of ECPA subcategories were compared with each other and with those of the Canadian-born population. Logistic regression was used to derive odds ratios for hospitalization among ECPAs, by sex. RESULTS: Male and female ECPAs aged 25 to 74 had significantly lower all-cause ASHRs than did the Canadian-born population in the same age range. This pattern prevailed for each ECPA subcategory and for each disease examined. Compared with skilled workers, business immigrants had lower odds of hospitalization; live-in caregivers who arrived after 1992 had higher odds. Adjustment for education, official language proficiency, and world region reduced the strength of or eliminated these associations. INTERPRETATION: Compared with the Canadian-born population, ECPAs generally had low hospitalization rates. Differences were apparent among ECPA subcategories.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».