The impact of social determinants of health on international migrants’ health outcomes: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study is to conduct an in-depth exploration of the research landscape concerning the impact of social determinants of health (SDH) on the health outcomes of international migrants. Design/methodology/approach Leveraging the extensive Scopus database, this study retrieved a total of 2,255 articles spanning the years 1993–2023. The framework for analysis used the SDH categories outlined by the World Health Organization. Findings The research landscape exhibited an apparent increase in the number of publications, but not a net increase in the research productivity. The USA emerged as the leading contributor to research output, with the Journal of Immigrant and Minority Health emerging as the most prolific publication venue, and the University of Toronto ranking as the most prolific institution. The SDH category that received the highest number of publications was the “community and social context”. Migrants from different regions in Asia (East, Central and South Asia) and those from Latin America and the Caribbean region appeared to be the most commonly researched. Highly cited articles predominantly delved into mental health outcomes arising from discrimination and migration policies. Research limitations/implications The findings proffer valuable insights for shaping future research endeavors, accentuating the imperative for diversified studies encompassing underrepresented domains, broader health outcomes and the inclusion of migrant populations from different world regions in investigative pursuits. Originality/value This study delivers a comprehensive analysis of the research landscape, unveiling critical trends in the realm of SDH and migrant health outcomes.
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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 | 0,014 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,163 | 0,177 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».