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Enregistrement W4406334083 · doi:10.9734/jsrr/2025/v31i12752

Healthcare Service Needs for Refugees, Asylum Seekers and Residents with Precarious Immigration Status in Canada: A Scoping Review

2025· review· en· W4406334083 sur OpenAlexaffabout
Akm Alamgir, Axelle Janczur

Notice bibliographique

RevueJournal of Scientific Research and Reports · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensAccess Alliance Multicultural Health and Community Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeImmigrationHealth carePopulationPolitical scienceEconomic growthMedicineEnvironmental healthGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: According to the World Bank (2023), 184 million people, constituting 2.3% of the world’s population, migrated globally. Even though over 23% of Canada’s population are immigrants (of whom 130,125 were refugees in 2021), recent data on the demographics, vulnerabilities, and healthcare needs of Canadian refugees, refugee claimants, and residents with precarious immigration status in Canada are scant. Objective: Conduct a scoping review for the last 10 years to understand the trends of influx and vulnerabilities and identify the unique healthcare and well-being needs of these equity-deserving immigrants living in Ontario since it is the destination province for 50% of Canada’s immigrants, with Toronto as a primary destination. Methods: A scoping review study was conducted in 2024 by reviewing peer-reviewed articles from databases and an environmental scan of government reports and documents published in the last 10 years. Structured scoping review principles and the Preferred Reporting Item for Systematic Review and Meta-analysis extension for Scoping Review (PRISMA—ScR) model were used to ensure the robustness of the data. Articles focusing on Canada and countries with comparable economies and immigration laws were reviewed. After charting, the data were thematically analyzed. Results: The number of refugees in Canada has consistently increased. Findings indicated that this group experienced social disparities, including vulnerable socio-economic status, food insecurity, social exclusion, and resettlement stressors compounded by trust issues, cultural recognition, and linguistic barriers. Studies report a higher prevalence of chronic diseases such as anemia, diabetes, high blood pressure and mental health issues such as mood disorders, anxiety, depression, and PTSD. Findings also suggested that this group experienced substantial barriers to health care, including inadequate cancer screening, suboptimal chronic hepatitis management, and underutilization of psychiatric care, attributed to a lack of awareness about opportunities, cultural stigma, and language challenges. Conclusion: Study findings underscore the necessity for targeted healthcare services in Canada to meet the identified needs of refugees and residents with precarious status. The findings impact the planning of the current healthcare system to accommodate the needs of the population dynamics and train the healthcare service providers. Moreover, policymakers must develop the infrastructure (including healthy public policy) to face the future. Policymakers should focus on improving awareness, accessibility, and cultural competency in healthcare provision. More focused and culturally appropriate research is required to identify the unique needs and opportunities to support this equity-deserving population. The study recommends preparing the community to support the increasing numbers of refugees, understand their needs, and incorporate the government to strengthen the services with policy and resources.

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)0,008
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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