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Enregistrement W3156501568 · doi:10.1186/s40794-021-00136-4

“If you have a pain, get on a plane”: qualitatively exploring how short-term Canadian international retirement migrants prepare to manage their health while abroad

2021· article· en· W3156501568 sur OpenAlexafffundabout
John Pickering, Valorie A. Crooks, Jeremy Snyder, Trudie Milner

Notice bibliographique

RevueTropical Diseases Travel Medicine and Vaccines · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Healthcare and Medical Tourism
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésTypologyPurchasingDestinationsBusinessPsychologyPublic relationsMedicineTourismMarketingPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Every year, tens of thousands of older Canadians travel abroad during the winter months to enjoy warmer destinations that offer social and recreational opportunities. How do these Canadians prepare to manage their health while abroad? In this analysis we explore this question by developing a typology of preparatory strategies. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 19 older Canadians living seasonally in Yuma, Arizona (United States). Interviews were transcribed verbatim and thematically analysed to form the basis of a typology of preparatory strategies. RESULTS: Four distinct preparatory strategies form the typology that summarizes how Canadian international retirement migrants prepare to manage their health while abroad. First, some participants became thoroughly prepared by gathering information from multiple sources and undertaking specific preparatory activities (e.g., visiting a travel medicine clinic, purchasing travel health insurance, bringing prescription refills). Second, some participants were preparation-adverse and relied on their abilities to address health needs and crises in-the-moment. Third, some participants became well informed about things they could do in advance to protect their health while abroad (e.g., purchasing travel health insurance) but opted not to undertake preparatory actions. A final group of participants prepared haphazardly. CONCLUSIONS: This typology can assist health care providers in international retirement migrant destinations to appreciate differences among this patient population that is often characterized as being relatively homogenous. More research is needed to determine if these preparatory strategies are common in other mobile populations and if they are found in other destinations popular with international retirement migrants.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,270 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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