Primary health care utilization in the first year after arrival by refugee sponsorship model in Ontario, Canada: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada's approach to refugee resettlement includes government sponsorship, a pioneering private sponsorship model and a third blended approach. Refugees are selected and supported differently in each approach including healthcare navigation. Little is known about how well private sponsors facilitate primary care navigation and whether this changed during the large-scale 2015 Syrian resettlement initiative characterized by civic and healthcare systems engagement. METHODS AND FINDINGS: Population-based cohort study of resettled refugees arriving in Ontario between April 1, 2008 and March 31, 2017, with one-year follow-up, using linked health and demographic administrative databases. We evaluated associations of resettlement model (GARs, Privately Sponsored Refugees [PSRs], and Blended-Visa Office Referred [BVORs]) by era of arrival (pre-Syrian and Syrian era) and by country cohort, on measures of primary care (PC) navigation using adjusted Cox proportional hazards and logistic regression. There were 34,591 (pre-Syrian) and 24,757 (Syrian era) resettled refugees, approximately half of whom were GARs. Compared with the reference group pre-Syrian era PSRs, Syrian PSRs had slightly earlier PC visits (mean = 116 days [SD = 90]) (adjusted hazard ratios [aHR] = 1.19, 95% CI 1.14-1.23). Syrian GARs (mean = 72 days [SD = 65]) and BVORs (mean = 73 days [SD = 76]) had their first PC visit sooner than pre-Syrian era PSRs (mean = 149 days [SD = 86]), with respective aHRs 2.27, 95% CI 2.19-2.35 and 1.89, 95% CI 1.79-1.99. Compared to pre-Syrian PSRs, Syrian GARs and BVORs had much greater odds of a CHC visit (adjusted odds ratios 14.69, 95% CI 12.98-16.63 and 14.08, 95% 12.05-16.44 respectively) and Syrian PSRs had twice the odds of a CHC visit. CONCLUSIONS: Less timely primary care and lower odds of a CHC visit among PSRs in the first year may be attributed to selection factors and gaps in sponsors' knowledge of healthcare navigation. Improved primary care navigation outcomes in the Syrian era suggests successful health systems engagement.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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 ».