Indian women’s settlement experiences and the impact on their health: a narrative study in Brampton, Ontario
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Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Women who have immigrated from India experience health decline during settlement in Canada. However, little is known about how their settlement experiences impact their health. Accordingly, our study examined the impact of Indian women's settlement experiences on their health. Method: Eight Indian women aged 25-45 years were recruited for our study through purposive and snowball sampling. Guided by narrative inquiry, data collection included individual interviews and a demographic survey. Subsequently, data analysis was completed using Clandinin and Connelly's thematic and holistic method. Results: Narratives described three phases of settlement: 'discovering and seeking', 'compromising and surviving' and 'transitioning and accepting'. Narratives of 'discovering and seeking' described the women's process of exploring and learning about their surroundings and their efforts to obtain information and essential resources. Narratives of 'compromising and surviving' described how the women accepted circumstances below their expectations and applied extraordinary efforts to settle. Narratives of 'transitioning and accepting' depicted women becoming familiar, skilled and supported. This process led to them accepting their new lives and developing hope for a better future. Throughout these phases, women faced social determinants of health (SDOH) challenges and a lack of support which contributed to a decline in their health. Conclusion: Challenges faced during settlement negatively impacted health. When SDOH challenges and distress persist, functional impairment, increased healthcare costs, chronic disease and mortality risk are likely. Alternatively, improved navigation support, culturally appropriate healthcare and equitable employment opportunities could promote Indian women's health during settlement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle