Assessing the migrant mortality advantage among foreign-born and interprovincial migrants in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Studies on mortality differentials between international immigrants and non-immigrants produced mixed results. The mortality of interprovincial migrants has been less studied. Our objectives were to compare mortality risk between international immigrants, interprovincial migrants, and long-term residents of the province of Manitoba, Canada, and identify factors associated with mortality among migrants. METHODS: We conducted a retrospective matched-cohort study to examine all-cause and premature mortality of 355,194 international immigrants, interprovincial migrants, and long-term Manitoba residents (118,398 in each group) between January 1985 and March 2019 using linked administrative databases. Poisson regression was used to estimate adjusted incidence rate ratios (aIRR) with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: The all-cause mortality risk of international immigrants (2.3 per 1000 person-years) and interprovincial migrants (4.4 per 1000) was lower than that of long-term Manitobans (5.6 per 1000) (aIRR: 0.43; 95% CI: 0.42, 0.45 and aIRR: 0.81; 95% CI: 0.80, 0.84, respectively). Compared with interprovincial migrants, international immigrants showed lower death risk (aIRR: 0.50; 95% CI: 0.47, 0.52). Similar trends were observed for premature mortality. Among international immigrants, higher mortality risk was observed for refugees, those from North America and Oceania, and those of low educational attainment. Among internal migrants, those from Eastern Canada had lower mortality risk than those migrating from Ontario and Western Canada. CONCLUSION: Migrants had a mortality advantage over non-migrants, being stronger for international immigrants than for interprovincial migrants. Among the two migrant groups, there was heterogeneity in the mortality risk according to migrants' characteristics.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».