Refugee healthcare resilience and burdens: a 10-year mixed-methods analysis of system shocks in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: System shocks, including policy changes, refugee surges, and pandemics, strain healthcare systems. These shocks compound refugee health vulnerabilities, limiting care but may also trigger adaptive responses that build resilience. Understanding local responses is essential for resilient care models. Methods: This sequential explanatory mixed-methods retrospective study (2011-2020) examined how a refugee health centre in Alberta, Canada, responded to four shocks: Interim Federal Health Program (IFHP) Cuts (2012), Syrian Surge (2015), Yazidi Resettlement (2017), and COVID-19 (2020). We hypothesized that each shock would drive temporary utilization changes, reflected in level (immediate) and slope (monthly rate of change) shifts, with corresponding impacts on patients and providers. Interrupted time series analysis estimated level and slope differences in monthly appointments (total, family physician, specialist, multidisciplinary team). Interviews with health centre leaders were thematically analyzed using an adapted Health System Resilience framework and integrated with quantitative findings to assess resilience and operational burdens. Findings: Between 2011 and 2020, 10,661 refugees from 106 countries attended 107,642 appointments. The mean age was 24.49 years (SD 17.09; range 0-107), and 47.82% (5094) were female. Mean monthly appointments increased from 455 to 2,208, with an adjusted level difference of +1656.06 and slope increase of +95.68 (p < 0.0.01). Family physician and multidisciplinary team appointments rose substantially, while specialist care declined during COVID-19. Mean provider hours increased from 175.8 to 1097.3 (6.2-fold). Qualitative analysis indicated resilience capacities but also burnout, vicarious trauma, and financial strain. Integration revealed the centre developed resilience but experienced operational burden. Interpretation: Over a decade, the centre adapted to successive shocks, transforming into a beacon clinic. It demonstrated resilience through care expansion and innovation, at the cost of operational burden. Funding: O'Brien Institute for Public Health and the MSI Foundation of Alberta.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».