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Enregistrement W3059616839 · doi:10.1186/s12875-022-01682-2

Utilization of healthcare by immigrants in Canada: a cross-sectional analysis of the Canadian Community Health Survey

2022· article· en· W3059616839 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationHealth careMedicineCommunity healthLogistic regressionDemographyPublic healthNursingGeographySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immigrants to Canada face unique barriers to health care, which leads to inequities in health care utilization. Lower utilization of health care by immigrants to Canada is associated with the deteriorating health of individual immigrants as well as increased costs to the health care system. The existing literature suggests that time since immigration is an important predictor for utilization of health care for Canadian immigrants; however, few studies have included this variable in their analysis. This study aims to examine the relationships between having a regular health care provider and time since immigration, and number of medical consultations in the past year and time since immigration. METHODS: A secondary cross-sectional data analysis using Andersen and Newman's Framework of Health Service Utilization and data from the 2015-2016 Canadian Community Health Survey (CCHS) was conducted to examine health care utilization among immigrants in Canada. We used multiple logistic regression to examine the relationship between time since immigration and having a regular physician and negative binomial regression to compare the number of consultations of recent (less than 10 years since immigration) and established (10 or more years since immigration) immigrants. RESULTS: Eighty four percent of immigrant respondents to CCHS 2015-2016 had a regular health care provider. After controlling for other independent variables, established immigrants were 1.75 (95% confidence interval: 1.45-2.10) times more likely to have a regular health care provider compared to recent immigrants. Immigrants had a mean of 3.37 (standard deviation 4.53) medical consultations in the preceding year. There was no difference in the mean number of medical consultations by recent and established immigrants. CONCLUSIONS: After controlling for other independent variables, this study found that time since immigration had a significant effect on having a regular provider but not on number of consultations. Differences in health care utilization for recent and for established immigrants observed in this study may be partially explained by Canada's evolving immigration policy and the economic and social integration of immigrants over time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle