The Primary Care of Immigrant Workers and Their Associated Characteristics within A Taiwanese Fishing Community
Notice bibliographique
Résumé
In Taiwan, immigrant workers play an important role in fisheries but they are easily ignored by society. The health problems and associated characteristics of immigrant workers in fisheries remain unclear. Descriptive and retrospective analyses were performed. Outpatient data were collected from a primary care clinic for six fishing villages in North Eastern Taiwan between 1 August 2016 and 31 July 2017. The data of immigrant workers was recorded and compared with that of natives. A total of 241 immigrant workers and 1342 natives were enrolled. Compared with the natives, the immigrant workers had a significantly younger age, male predominance, and fewer mean visits per year. The immigrant worker’s visits tended to be more highly focused during the third quarter of the year. Immigrant workers paid more registration fees and self-payment, but they paid less on diagnosis fees, oral medication, laboratory exams and had reduced total costs. The top five diagnoses for immigrant workers were respiratory diseases (38.3%), trauma (15.2%), musculoskeletal diseases (11.2%), skin-related diseases (9.5%), and digestive diseases (9.1%). Immigrant workers were positively correlated with infectious/parasitic diseases, and negatively correlated with medical consults and endocrine/metabolic diseases. Immigrant workers were also positively associated with registration fees and self-payment, but negatively correlated with diagnosis fees and total costs (all p < 0.05). The distribution of skin diseases and trauma were affected by age and sex as opposed to ethnic group. Immigrant status’ health issues should be given more attention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».