SARS-CoV-2 testing and COVID-19 related primary care use among people with citizenship, permanent residency, and temporary immigration status in British Columbia: Cross-sectional analysis of population-based administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Having temporary immigration status affords limited rights, workplace protections, and access to services. There is not yet research data on impacts of the COVID-19 pandemic for people with temporary immigration status in Canada. Methods We use linked administrative data to describe SARS-CoV-2 testing, positive tests, and COVID-19 primary care service use in British Columbia from January 1, 2020, to July 31, 2021, stratified by immigration status (Citizen, Permanent Resident, Temporary Resident). We plot the rate of people tested and the rate of people confirmed positive for COVID-19 by week from April 19, 2020, to July 31, 2021, across immigration groups. Results 4.9% of people with temporary immigration status had a positive test for SARS-CoV-2 over this period, compared to 4.0% among people with permanent residency and 2.1% among people who hold Canadian citizenship. This pattern is persistent by sex/gender, age group, neighborhood income quintile, health authority, and in both metropolitan and small urban settings. At the same time we observe lower access to testing and COVID-19 related primary care among people with temporary status. Interpretation People with temporary immigration status in BC experience higher SARS-CoV-2 test positivity; alarmingly, this was coupled with lower access to testing and primary care. Interwoven immigration, health and occupational policies place people with temporary status in circumstances of precarity and higher health risk. Extending permanent residency status to all immigrants residing in Canada and decoupling access to health care from immigration status could reduce precarity due to temporary immigration status.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».