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Enregistrement W4402959955 · doi:10.26502/jesph.96120213

Silent Voices of Immigrants and Refugees Battling with Mental Health and Addiction during COVID-19: A Follow- Up Population-Based Cohort Retrospective Study in Ontario, Canada

2024· article· en· W4402959955 sur OpenAlexaboutno aff
Mandana Vahabi, L Matai, Aïsha Lofters, Jennifer Rayner, Cynthia Damba, Axelle Janczur, Alex Kopp, Kitty S. C. Fung, Mitsunaga Narushima, Hawa R Datta G, Wangari Tharao, Wong JP

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeImmigrationMental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Retrospective cohort studyCohortAddictionMedicinePsychiatryPandemicCohort studyPopulationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakDemographyGerontologyPolitical scienceSociologyVirologyEnvironmental healthInternal medicineDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although the COVID-19 pandemic has affected all communities across Canada, immigrants and refugees have shouldered a disproportionate burden of the disease. This health disparity is not surprising, given their structurally marginalized social and economic positions. Further, immigrants and refugees with chronic health conditions, such as mental health and addiction disorders (MH&A), may be particularly vulnerable to the pandemic's negative impacts due to the preexisting debilitating health conditions. There is limited information in this area. This study is a follow up to our first study that looked at the impact of COVID-19 on immigrants and refugee population living with MH&A over a year of COVID-19 (See DOI: 10.26502/acbr.50170393). Methods: As our initial study only covered the first two waves of COVID-19, a follow up retrospective cohort was conducted using linked Ontario-based administrative databases to expand the timeframe. The differential impact of COVID-19 over the two years (March 31, 2020, to December 31, 2021) on immigrants and non-immigrants with and without MH&A were examined using multivariate regression while controlling for potential socioeconomic and health-related confounders (e.g., age, sex, income quintiles, living in deprived neighbourhoods, region of origin, region of residence in Ontario, comorbidities, and access to primary care). Results: Our study included about 10.4 million Ontario residents aged 18 or older, of which 24% were identified as immigrants and 8.9% lived with MH&A. The average age of immigrants and non-immigrants living with MH&A was around 46 years with nearly 60% identifying as female. While both immigrants and non-immigrants with MH&A were more likely than those without MH&A to be impoverished and reside in socially deprived neighborhoods immigrants with MH&A were more socially disadvantaged than non-immigrant without MH&A (27.2% vs. 17.2%, Std diff=0.242; 31% vs. 23.3%, Std diff=0.175; 23.7%vs. 17%, Std diff=0.2=0.166). The prevalence of confirmed COVID-19 test results was significantly higher among immigrants than non-immigrants living with MH&A (17.7% vs. 9.5%). When we adjusted for potential confounders, immigrants living with MH&A were 52% more likely to be diagnosed with COVID19, over twice as likely to be hospitalized and be admitted to ICU, and 65% more likely to die from COVID-19 non-immigrants without MH&A. Conclusion: Our study provides evidence that the intersection of immigration status and preexisting MH&A significantly influences COVID-19 adverse outcomes. It is crucial that COVID-19 recovery efforts and future crisis responses incorporate targeted upstream interventions and community based-support systems that address the specific needs of structurally and clinically marginalized populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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