Acute primary health care needs of Syrian refugees immediately after arrival to Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the population of Syrian refugees who received care at temporary triage clinics, the health issues addressed, and the health services used in the clinics. DESIGN: Cross-sectional retrospective study using electronic extraction of medical data of refugees attending the primary care triage clinics. SETTING: Temporary triage clinics in Ottawa, Ont. PARTICIPANTS: Newly arrived Syrian refugees temporarily housed in hotels in Ottawa in 2016. MAIN OUTCOME MEASURES: Demographic characteristics (age and sex), number of clinic visits per patient, diagnostic assessments (categorized using the ENCODE-FM [Electronic Nomenclature and Classification of Disorders and Encounters for Family Medicine] at each patient visit [≥ 1 diagnostic assessment could be entered per visit]), laboratory tests requested per visit, and medications prescribed per visit. RESULTS: Of the 912 newly arrived Syrian refugees, 338 (37.1%) visited the clinics, resulting in 822 diagnostic assessments (154 different types of ENCODE-FM diagnostic assessments). Refugees’ age ranged from 1 month to 62 years, with a median age of 13.5 years. Among the refugees, 50.9% were female and 1 patient’s sex was not documented in the electronic medical record. The number of visits to the clinic per patient varied from 1 to 7. Most frequent diagnoses were as follows: acute upper respiratory infection (24.0%), social-cultural problems (11.2%), and pharyngitis (8.6%). Most frequent diagnoses for multiple clinic visits included hypertension, acute upper respiratory infection, and child developmental problems. Adults were prescribed significantly more medications (P = .036) and received significantly more laboratory test requisitions (P = .006) compared with children. CONCLUSION: Primary care triage clinics on-site where newly arrived Syrian refugees were housed provided basic care for simple ambulatory conditions and might have prevented overloading of other components of the health care system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».