Overcoming the Challenges Faced by Immigrant Populations While Accessing Primary Care: Potential Solution-oriented Actions Advocated by the Bangladeshi-Canadian Community
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Immigrants continue to face significant challenges in accessing primary healthcare (PHC) that often negatively impact their health. The present research aims to capture the perspectives of immigrants to identify potential approaches to enhance PHC access for this group. METHODS: Focus group discussions (FGDs) were conducted among a sample of first-generation Bangladeshi immigrants who had experience with PHC in Canada. A total of 13 FGDs (7 among women, 6 among men) were conducted with 80 participants (women = 42, men = 38) in their preferred language, Bangla. We collected demographic information prior to each focus group and used descriptive statistics to identify the socio-demographic characteristics of participants. We applied thematic analysis to examine qualitative data to generate a list of themes of possible approaches to improve PHC access. RESULTS: The focus group findings identified different levels of approaches to improve PHC access: individual-, community-, service provider-, and policy-level. Individual-level approaches included increased self-awareness of health and wellness and personal knowledge of cultural differences in healthcare services and improved communication skills. At the community level, supports for community members to access care included health education workshops, information sessions, and different support programs (eg, carpool services for senior members). Suggested service-level approaches included providers taking necessary steps to ensure an effective doctor-patient relationship with immigrants (eg, strategies to promote cultural competencies, hiring multicultural staff). FGD participants also raised the importance of government- or policy-level solutions to ensure high quality of care (eg, increased after-hour clinics and lab/diagnostic services). CONCLUSIONS: Although barriers to immigrants accessing healthcare are well documented in the literature, solutions to address them are under-researched. To improve healthcare access, physicians, community health centers, local health agencies, and public health units should collaborate with members of immigrant communities to identify appropriate interventions.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».