The social determinants of migrant domestic worker (MDW) health and well-being in the Western Pacific Region: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The health and well-being of transnational migrant domestic workers (MDWs) is a pressing but largely neglected public health concern. The Asia Pacific region is home to over 20% of the global MDW population. Living and working conditions, social contexts, political environments, and migration regimes are recognized as consequential to the health of this population, but currently no synthesis of available literature to prioritize research or policy agenda setting for MDW has yet been conducted. This scoping review screened 6,006 peer-reviewed articles and 1,217 gray literature sources, identifying 173 articles and 276 gray literature sources that reported key MDW health outcomes, social determinants of health, and related interventions. The majority of identified studies were observational and focused on the prevalence of common mental disorders and chronic physical conditions, with most studies lacking population representativeness. Identified social determinants of health were primarily concerned with personal social and financial resources, and health knowledge and behaviors, poor living and working conditions, community resources, experienced stigma and discrimination, poor healthcare access, exploitation within the MDW employment industry, and weak governance. Six interventional studies were identified that targeted individual-level health determinants such as financial and health knowledge with mixed effectiveness. Future population representative epidemiological and respondent driven sampling studies are needed to estimate population health burdens. In addition, randomized control trials and public health intervention studies are needed to improve women's health outcomes and address proximal health determinants to reduce health inequalities. Leveraging social networks and community facing non-governmental organizations (NGOs) are promising directions to overcome access to care for this population.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».