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Enregistrement W4408218153 · doi:10.3390/healthcare13050564

Navigating Equitable Access to Cancer and Mental Health Services During Pandemics: Stakeholder Perspectives on COVID-19 Challenges and Community-Based Solutions for Immigrants and Refugees—Proceedings from Think Tank Sessions

2025· article· en· W4408218153 sur OpenAlexafffundabout
Mandana Vahabi, Kimberly Devotta, Cliff Ledwos, Josephine Pui‐Hing Wong, Miya Narushima, Jennifer Rayner, Roula Kteily-Hawa, Kenneth Fung, Geetanjali D. Datta, Axelle Janczur, Cynthia Damba, Aïsha Lofters

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensMental Health Research CanadaPublic Health OntarioToronto Western HospitalBrock UniversityAccess Alliance Multicultural Health and Community ServicesUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityWomen's College HospitalWestern UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRefugeePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmigrationMental health2019-20 coronavirus outbreakStakeholderSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political sciencePublic relationsBusinessPsychologyMedicinePsychiatryVirologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Increasing evidence shows that the COVID-19 pandemic has disproportionately impacted certain populations, particularly those facing structural marginalization, such as immigrants and refugees. Additionally, research highlights that structurally marginalized populations living with chronic conditions, such as cancer and/or mental health and addiction (MH&A) disorders, are more vulnerable to the adverse effects of COVID-19. These individuals face higher susceptibility to infection and worse health outcomes, including increased rates of hospitalization, severe illness, and death. To better understand the challenges faced by people living at the intersection of social and clinical disadvantages, we organized a series of Think Tank sessions to engage stakeholders in exploring barriers and identifying community-based solutions for immigrants and refugees living with cancer and/or MH&A disorders during the current and future pandemics. Objectives: Our main objectives were to gauge how earlier findings resonated with stakeholders, to identify any gaps in the work, and to co-develop actionable solutions to safeguard health and well-being during COVID-19 and future crises. Methods: Two virtual Think Tank sessions were held in September 2023 as integrative knowledge exchange forums. The Cancer Think Tank was attended by 40 participants, while the MH&A disorders Think Tank included 41 participants. Each group comprised immigrants and refugees living with or affected by cancer (in the Cancer Think Tank) or MH&A disorders (in the MH&A disorders Think Tank), alongside service providers, policymakers, and researchers from Ontario. This paper presents the key discussions and outcomes of these sessions. Results: Participants identified and prioritized actionable strategies during the Think Tank sessions. In the Cancer Think Tank, participants emphasized the importance of leveraging foreign-trained healthcare providers to address workforce shortages, creating clinical health ambassadors to bridge gaps in care, and connecting immigrants with healthcare providers immediately upon their arrival in Canada. In the MH&A disorders Think Tank, participants highlighted the need to remove silos by fostering intersectoral collaboration, empowering communities and building capacity to support mental health, and moving away from one-size-fits-all approaches to develop tailored interventions that better address diverse needs. Conclusions: The Think Tank sessions enhanced our understanding of how the COVID-19 pandemic has impacted immigrants and refugees living with cancer and/or MH&A disorders. The insights gained informed a series of actionable recommendations to address the unique needs of these populations during the current pandemic and in future public health crises.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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