Concepts for migration-sensitive health monitoring
Notice bibliographique
Résumé
According to microcensus data, nearly one quarter of the German population has a migration background. This means that either themselves or at least one parent was born without German citizenship. Based on the currently available data and due to the underrepresentation of specific population groups, representative findings on the health of the total population residing in Germany are only possible to a limited degree. Against this backdrop, the Robert Koch Institute initiated the Improving Health Monitoring in Migrant Populations (IMIRA) project. The project aims to establish a migration-sensitive health monitoring system and to better represent people with a migration background in health surveys conducted by the Robert Koch Institute. In this context it is crucial to review and further develop relevant migration-sensitive concepts and appropriate surveying instruments. To achieve this, the concepts of acculturation, discrimination, religion and subjective social status were selected. This article theoretically embeds these concepts. Furthermore, we describe their application in epidemiology as well as provide a proposal on how to measure and operationalise these concepts. Moreover, recommendations for action are provided regarding the potential application of these concepts in health monitoring at the Robert Koch Institute.
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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 | 0,033 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».