THE HEALTH TRAJECTORY OF OLDER IMMIGRANTS IN CANADA: FINDINGS FROM THE CANADIAN LONGITUDINAL STUDY ON AGING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Canada, older immigrants constitute about one-third of aging Canadians, and the population size of older immigrants is projected to keep growing. The health and wellbeing of older immigrants are critical to Canada’s healthcare and social services systems. This study intends to examine the health trajectory of older immigrants in Canada over ten years (2011 to 2021) using three waves of data from the Canadian Longitudinal Study on Aging based on Linear Mixed Models. The data analysis unit contains a total of 21,480 older adults (aged 65 years and older), including 4,248 immigrants and 17,232 Canada-born. The results indicate that older immigrants report better physical health (fewer chronic diseases and better physical capability) than Canada-born older adults but experience a greater decline in physical health over ten years. When it comes to mental health, older immigrants and Canada-born older adults report similar levels of depression and loneliness, and the change of mental health is parallel over time. In addition, older immigrants report significantly lower levels of social wellbeing (e.g., social support and social participation), and a greater decline in perceived social support and social participation. The findings from this study enrich the “healthy immigrant effect” with older immigrants’ health situation in Canada over ten years. The findings also emphasize the need to support older immigrants in Canada to maintain social wellbeing and enhance the positive impacts of social determinants of health during the aging process.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».