Do Immigrants Use Less Health Care than Non-immigrants? A Population-based Study among People living with Multimorbidity in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Immigrants face unique health care barriers, which can negatively impact their health service use and overall health. Those with multimorbidity may face a particular challenge given its association with increased need for health care. The purpose of this study was to compare health care utilization, as measured by the number of visits to family physicians and specialists, between immigrants and Canadian-born individuals living with multimorbidity. Methods A cross-sectional analysis was carried out using data from the 2015-2016 cycles of Canadian Community Health Survey (CCHS) on 9,014 study participants living with multimorbidity. The study utilized Andersen and Newman's behavioral model as a conceptual framework to identify quantifiable predictors associated with health service utilization. For the entire sample as well as for male and female subsamples, statistical models were fitted using negative binomial regressions to account for the count nature of the outcome variables. Results After adjusting for relevant confounders, no statistically significant differences were observed between immigrants and Canadian-born respondents in the number of visits to family physicians or specialists. However, subgroup analysis revealed that female immigrants with multimorbidity had considerably fewer visits to family physicians than Canadian-born females (Incident Rate Ratio [IRR]=0.86, 95% CI: 0.76-0.98), while for males these differences were not significant (IRR=1.03, 95% CI: 0.87-1.21). Conclusions Future research should focus on longitudinal studies to track the health status of immigrants over time, particularly those living with multimorbidity. Moreover, public health policies should be implemented to reduce cultural and social barriers to health care, with a special focus on female immigrants.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».