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Enregistrement W4386438793 · doi:10.1007/s10903-023-01534-w

Refugees’ Care Experiences, Self-Reported Health Outcomes and Transition to Mainstream Health Care After One Year at the Refugee Engagement and Community Health (REACH) Clinic

2023· article· en· W4386438793 sur OpenAlexaffabout
Monique Reboe-Benjamin, Mahli Brindamour, Karen Leis, Jacelyn Hanson, Lori Verity-Anderson, María Lina Valdés Gómez, Melanie Baerg, Anne Leis

Notice bibliographique

RevueJournal of Immigrant and Minority Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanCentre for Social InnovationSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePublic healthThematic analysisMedicineContext (archaeology)Family medicineGovernment (linguistics)Health careNursingCommunity healthQualitative researchGerontologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports how refugees experienced care at an integrated clinic during their first year in Canada and how they transitioned to a community physician. A survey was completed by 75 Government Assisted Refugees followed at the REACH clinic between 2018 and 2020; 16 agreed to an additional interview. Regression modelling explored the relationship between "perceived health status at one year" and several independent variables. Qualitative thematic analysis provided context. Tailored access to care and enhanced communication through interpretation contributed to satisfaction with clinic services. A significant positive relationship was found between their perceived health status and frequency of visits (p < 0.042), and "doctors' advice about how to stay healthy" (p < 0.039). Interview findings highlighted the important role of settlement agencies, timing for a successful transition and physicians' support resources. While refugees benefit from attending integrated clinics, these should also prepare the care transition to community physicians. Targeted government funding and continued medical education could enhance refugees' transition experience.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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