Patient-Reported Experiences in Accessing Primary Healthcare among Immigrant Population in Canada: A Rapid Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Immigrants represent around 21.9% of the total population in Canada and encounter multifaceted obstacles in accessing and receiving primary healthcare. This literature review explores patient experiences in primary care from the perspective of immigrants and identifies areas for further research and improvement. (2) Methods: A comprehensive search was performed on PubMed, MEDLINE, Embase, SCOPUS, and Google scholar to identify studies published from 2010 to July 2020. Relevant articles were peer-reviewed, in English language, and reported patient experiences in primary healthcare in Canada. (3) Results: Of the 1566 searched articles, 19 articles were included in this review. Overall, the finding from articles were summarized into four major themes: cultural and linguistic differences; socioeconomic challenges; health system factors; patient-provider relationship. (4) Conclusion: Understanding the gaps to accessing and receiving appropriate healthcare is important to shape policies, enhance the quality of services, and deliver more equitable healthcare services. It is therefore pertinent that primary healthcare providers play an active role in bridging these gaps with strong support from policymakers. Understanding and respecting diversity in culture, language, experiences, and systems is crucial in reducing health inequalities and improving access to quality care in a respectful and responsive manner.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».