Structural Origins of Poor Health Outcomes in Documented Temporary Foreign Workers and Refugees in High-Income Countries: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing evidence of racial and institutional discrimination on minoritized communities and its negative effect on health, there are still gaps in the current literature identifying health disparities among minoritized communities. This review aims to identify health barriers faced by relatively less studied migrant subgroups including documented temporary foreign workers and refugees residing in high-income Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries focusing on the structural origins of differential health outcomes. We searched Medline, CINAHL, and Embase databases for papers describing health barriers for these groups published in English between 1 January 2011 and 30 July 2021. Two independent reviewers conducted a title, abstract, and full text screening with any discrepancies resolved by consensus or a third reviewer. Extracted data were analyzed using an inductive thematic analysis. Of the 381 articles that underwent full-text review, 27 articles were included in this review. We identified housing conditions, immigration policies, structural discrimination, and exploitative labour practices as the four major emerging themes that impacted the health and the access to healthcare services of our study populations. Our findings highlight the multidimensional nature of health inequities among migrant populations and a need to examine how the broader context of these factors influence their daily experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».