Health and health care in Australian immigration detention: a comparison between onshore and offshore data
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to compare the impact of Australian onshore and offshore immigration detention centres (IDCs) on detainees’ health and health-care events. Design/methodology/approach It uses data extracted from the Australian Government’s quarterly health reports from 2014 to 2017. These reports contain a range of data about the health and well-being of detainees, including complaints/presenting symptoms and number of appointments and hospitalisations. To compare onshore and offshore data sets, the authors calculated the rate of health events per quarter against the estimated quarterly onshore and offshore detention population. They ran a series of two-proportion z-tests for each matched quarter to calculate median z- and p-values for all quarters. These were used as an indicator as to whether the observed differences between onshore and offshore events were statistically significant. Findings The results suggest that adults detained onshore and offshore have substantial health needs, however, almost all rates were far higher in offshore detention, with people more likely to raise a health-related complaint, access health services and be prescribed medications, often at two to three times the rate of those onshore. Originality/value This paper adds to a modest body of literature that explains the health of people detained in Australian IDCs. To the best of the authors’ knowledge, this is the first paper to explore health service utilisation and a range of other variables found in the Australian Government’s quarterly health reports. These findings bolster the evidence which suggests that detention, and particularly offshore detention is particularly harmful to health.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».