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Enregistrement W4409337210 · doi:10.5334/ijic.icic24097

Understanding access to primary health care for newcomers within integrated care models in Ontario, Canada

2025· article· en· W4409337210 sur OpenAlexaboutno aff
Donya Razavi, Andrew B. LoGiudice

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated carePrimary careHealth careNursingPrimary health careMedicineFamily medicinePolitical sciencePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: With rising immigration rates across Canada, there is increasing demand to tailor integrated primary care to the needs of newcomers. The Eastern York Region North Durham (EYRND) Ontario Health Team (OHT) in Ontario, Canada is therefore implementing a Newcomer Engagement Initiative with two goals: to better understand how newcomers in the region access primary care, and to improve integrated primary care program development and service delivery. In 2022, approximately 8% of the EYRND OHT’s attributed population consisted of newcomers who immigrated in the past 10 years. About 16% of these newcomers did not have a primary care physician, in contrast to 9.2% for the rest of the population. At the ICIC24 Conference, I will share details of this initiative including the identified barriers, facilitators, experiences, and interactions that our newcomers have when accessing services within the region. Methods: Our Newcomer Engagement Initiative was developed in collaboration with the OHT’s patient, family, caregiver and community advisory council, community partners, health care professionals, primary care, and health administration. To date, our team has developed the engagement initiative and begun recruitment for 3 to 5 focus group discussions with about 6 to 9 participants each. Focus group discussions will be held according to the composition of newcomers and the four most common non-English languages spoken in the region: Mandarin, Cantonese, Persian (Farsi), and Tamil. Results: Participants will be asked about different dimensions of access to care, including their health care needs, health care seeking practices, ability to reach health care, and health care utilization. The focus group discussion data will be thematically analyzed according to the identified dimensions of health care access. Discussion: The lessons learned from our Newcomer Engagement Initiative will inform how the OHT and OHT partners can modify existing integrated care programs to better serve newcomers’ primary health care needs, and how to tailor future programs to address these needs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0160,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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Résumé présentoui

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