The mental health of immigrants and refugees: Canadian evidence from a nationally linked database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies of the healthy immigrant effect (HIE) have examined the mental health outcomes of Canadian-born individuals on a national scale compared with immigrants by admission category. This study fills this gap by examining the self-reported mental health (SRMH) of immigrants by admission category and other immigration dimensions (e.g., source world region and duration since landing) and making comparisons with Canadian-born respondents to a population-based survey. DATA AND METHODS: Based on four cycles (2011 to 2014) of the Canadian Community Health Survey (CCHS) linked to the Longitudinal Immigration Database (IMDB), odds ratios of high (i.e., excellent or very good) SRMH among Canadian-born respondents and IMDB-linked immigrants are compared using logistic regression. Among the IMDB immigrant population, high SRMH was also examined according to the above-mentioned immigration dimensions. Adjusted results were hierarchically controlled for age, sex, social and economic factors, and sense of belonging. RESULTS: Age-sex adjusted results show that immigrants, especially refugees, are less likely than the Canadian-born population to report high mental health levels, but these differences disappeared after full adjustment. The odds of immigrants having high SRMH differed more by source world region and duration since landing. For example, fully adjusted results show support for the HIE, with recent immigrants (interviewed within 10 years of landing) more likely to report high SRMH than either the Canadian-born population or established immigrants. Greater odds of high SRMH among recent immigrants also holds across admission classes and for selected world regions. DISCUSSION: This study provides new evidence on differences in mental health between Canadian-born individuals and immigrants by various characteristics. Results support a deterioration of the HIE in SRMH and identify factors significantly associated with SRMH. This study can also serve as a baseline for further studies on the impact of COVID-19 on immigrants' mental health by immigrant category.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».