Medical imaging utilization in migrants compared with nonmigrants in a universal healthcare system: A population-based matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical imaging is an integral part of healthcare. Globalization has resulted in increased mobilization of migrants to new host nations. The association between migration status and utilization of medical imaging is unknown. METHODS AND FINDINGS: A retrospective population-based matched cohort study was conducted in Ontario, Canada from April 1, 1995 to December 31, 2016. A total of 1,848,222 migrants were matched 1:1 to nonmigrants in the year of migration on age, sex, and geography. Utilization of computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), radiography, and ultrasonography was determined. Rate differences per 1,000 person-years comparing migrants to nonmigrants were calculated. Relative rates were calculated using a recurrent event framework, adjusting for age, sex, and time-varying socioeconomic status, comorbidity score, and access to a primary care provider. Estimates were stratified by migration age: children and adolescents (≤19 years), young adults (20 to 39), adults (40 to 59), and older adults (≥60). Utilization rates of CT, MRI, and radiography were lower for migrants across all age groups compared with Ontario nonmigrants. Increasing age at migration was associated with larger differences in utilization rates. Older adult migrants had the largest gap in imaging utilization. The longer the time since migration, the larger the gap in medical imaging use. In multivariable analysis, the relative rate of imaging was approximately 20% to 30% lower for migrants: ranging from 0.77 to 0.88 for CT and 0.72 to 0.80 for MRI imaging across age groups. Radiography relative rates ranged from 0.84 to 0.90. All migrant age groups, except older adults, had higher rates of ultrasonography. The indication for imaging was not captured, thus it was not possible to determine if the imaging was necessary. CONCLUSIONS: Migrants utilized less CT, MRI, and radiography but more ultrasonography. Older adult migrants used the least amount of imaging compared with nonmigrants. Future research should evaluate whether lower utilization is due to barriers in healthcare access or health-seeking behaviors within a universal healthcare system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».