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Enregistrement W4307382072 · doi:10.1093/eurpub/ckac131.279

Health services gaps experienced by non-standard workers in Ontario, Canada: Policy implications

2022· article· en· W4307382072 sur OpenAlexaffabout
Virginia Gunn, Patricia O’Campo, P Buhariwala, Carles Muntaner, Wayne Lewchuk, Sherry Baron, Theo Bodin

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationWorryMental healthPandemicVulnerability (computing)MedicineHealth policyEnvironmental healthBusinessNursingPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background While the Canadian universal health system provides access to basic services, key health benefits are employer dependent. Given that non-standard workers (NSWs) only rarely have access to such benefits they have increased vulnerability to the many insecurities derived from their precarious employment, as clearly seen during the pandemic. The growing problem of non-standard work and workers’ heightened risk for health status deterioration, followed by a possible accentuation of health inequities, is a population health concern. This study summarizes several health services gaps experienced by NSWs and discusses policy implications and possible solutions. Methods From January to July 2021, we conducted semi-structured interviews with a purposive sample of 40 NSWs in Ontario, Canada, part of a larger mixed-methods six-country study, including three European countries. The target population consisted of workers aged 25 to 55 who, at the time of the survey, were in non-standard employment or lost their job due to the COVID-19 pandemic. Results Our findings highlight complex physical and mental health problems and an overall high burden of disease facing NSWs during the pandemic as linked to a combination of constant stress and worry arising from their employment insecurity, the limited and inconsistent income available to cover their basic needs, and the inadequate and unsafe working conditions they are afraid to challenge. Despite their increased health needs, given that specialized health services are not available to them for free they face financial barriers in accessing much needed health services that could help improve their health status and as a result, delay seeking care or avoid it altogether. Conclusions Sustainable multi sectorial policy solutions are needed including the adoption of relevant labour market legislation and increases in social and health expenditures along with re-adjustments in the ways in which health services are delivered. Key messages • During the pandemic non-standard workers in Ontario, Canada experienced complex health problems and, despite increased health needs, encountered barriers in accessing specialized health services. • The growing problem of non-standard work and workers’ heightened risk for health status deterioration, followed by a possible accentuation of health inequities, is a population health concern.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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