The impact of COVID-19 on Immigrants and Refugees living with Mental Health and Addiction Disorders: A Population-Based Cohort study: in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: While the COVID-19 pandemic has taken an enormous toll on communities across Canada and the globe, its negative impacts have not been experienced equally. People with mental health and addiction disorders (MH&A) have been found to be at greater risk of COVID-19 infection and worse COVID-19 outcomes. Similarly, although immigrants and refugees contribute to one-quarter of Ontario’s population they make up nearly half of Ontario’s COVID-19 cases. There is a paucity of information on the impact of COVID-19 on people who are at the intersection of MH&A and socioeconomic deprivation. Our study aimed to address this gap. Methods: A population-based retrospective cohort study over a one-year period (January 15, 2020, to Feb 15, 2021) was conducted using multiple linked provincial-administrative databases. The study aimed to determine the differential impact of COVID-19 on immigrants and non-immigrants with MH& A and the general population without MH&A across sociodemographic and health-related factors like age, sex, neighbourhood income, Ontario marginalization index, comorbidities, and access to primary care. We used multivariable regression to adjust for potential confounders. Results: Our cohort comprised 10,994,464 Ontario residents aged 18 or older and of which approximately 17% lived with MH&A, with immigrants and refugees with MH&A making up 2.6%. People with preexisting MH&A were generally younger and more likely to live in deprived neighbourhoods compared to the general population. Immigrants and refugees with MH&A were more likely to reside in neighbourhoods with greater material deprivation, residential instability, and ethnic concentration compared to non-immigrants with MH&A. Even though the COVID-19 testing rate was lower among immigrants living with MH&A compared to non-immigrants with MH&A (32.7% vs. 37.6%), the confirmed positivity was significantly higher (12.4% vs. 4.5%). Adjusting for confounders we also found Covid 19 testing, hospital admission, intensive care admission, and mortality rates related to COVID-19 were considerably higher among people with MH&A than in the general population. Conclusion: Our findings provide evidence of the need to accelerate the development of targeted evidence-based policies that can effectively support and protect people living at the intersection of clinical and social inequities in this and future crises.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».