Health Care Use and System Costs Among Pediatric Refugees in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resettled refugees land in Canada through 3 sponsorship models with similar health insurance and financial supports but differences in how resettlement is facilitated. We examined whether health system utilization, costs, and aggregate 1-year morbidity differed by resettlement model. METHODS: Population-based matched cohort study in Ontario, 2008 to 2018, including pediatric (0-17 years) resettled refugees and matched Ontario-born peers and categorized refugees by resettlement model: (1) private sponsorship (PSRs), (2) Blended Visa Office-Referred program (BVORs), and (3) government-assisted refugee (GAR). Primary outcomes were health system utilization and costs in year 1 in Canada. Multivariable logistic regression was used to test the associations between sponsorship model and major illnesses. RESULTS: We included 23 287 resettled refugees (13 360 GARs, 1544 BVORs, 8383 PSRs) and 93 148 matched Ontario-born. Primary care visits were highest among GARs and lowest in PSRs (median visits [interquartile range], GARs 4[2-6]; BVORs 3[2-5]; PSRs 3[2-5]; P <.001). Emergency department visits and hospitalizations were more common among GARs and BVORs versus PSRs (emergency department: GARs 19.2%; BVORs 23.4%; PSRs 13.8%; hospitalizations: GARs 2.5%; BVORs 3.2%; PSRs 1.1%, P <.001). Mean 1-year health system costs were highest among GARs (mean [standard deviation] $1278 [$7475]) and lowest among PSRs ($555 [$2799]; Ontario-born $851 [9226]). Compared with PSRs, GARs (adjusted odds ratio 1.63, 95% confidence interval 1.47-1.81) and BVORs (adjusted odds ratio 1.52, 95% confidence interval 1.26-1.84) were more likely to have major illnesses. CONCLUSIONS: Health care use and morbidity of PSRs suggests they are healthier and less costly than GARs and BVOR model refugees. Despite a greater intensity of health care utilization than Ontario-born, overall excess demand on the health system for all resettled refugee children is low.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».