Factors associated with primary healthcare provider access among trans and non-binary immigrants, refugees, and newcomers in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Objective: Trans and non-binary (TNB) immigrants, refugees, and newcomers (IRN) face intersecting challenges and barriers, including stigma and persecution in countries of origin, and others unique to the Canadian resettlement process. The present study aimed to investigate factors that are associated with having a primary healthcare provider among TNB IRN. Design: Trans PULSE Canada was a community-based, national study of health and wellbeing among 2,873 TNB people residing in Canada, aged 14 and older, who were recruited using a multi-mode convenience sampling approach.. The survey asked questions about identity, community, service access, health - and IRN were asked questions specific to immigration/settlement. Results: =0.75), 76.4 % had a primary healthcare provider. TNB IRN largely reported being Canadian citizens (59.8 %), gender non-binary or similar (46.9 %), currently living in Ontario (35.5 %), and having immigrated from the United States (32.1 %). Chi-square analyses revealed that having a primary healthcare provider was associated with age, gender identity, citizenship status, region of origin, current location in Canada, length of time since immigrating to Canada, status in gender affirming medical care, and having extended health insurance. With modified Poisson regression, we found that TNB IRN who were non-permanent residents, originating from European, African, and Oceania regions, or living in Quebec and the Prairie provinces were less likely to have a primary healthcare provider. Conclusion: Results may inform settlement organizations of the unique needs and barriers of TNB IRN. Schools and LGBTQ+ organizations may better serve this population - especially those originating from highlighted regions, who live in Quebec or the Prairie provinces, and/or are non-permanent residents - by offering programs that connect them to primary healthcare providers who are competent in cross-cultural trans health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle