Examining obstetric-related hospitalization outcomes among female immigrants at risk of female genital mutilation/cutting in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Cross-border migration has implications for immigrant experiences of the host country’s health care system and health care provisions. Female genital mutilation/cutting (FGM/C) is a traditional practice performed on young girls between infancy and age 15. While illegal in Canada, proxy estimates of females aged 0 to 49 years at risk of FGM/C in the country range from 95,000 to 161,000, based on internationally accepted estimation methodologies. Two of the top source continents for immigrants in Canada – Asia and Africa – demonstrate high prevalence of FGM/C, raising concerns about implications for the health outcomes of female immigrants who are at risk of having undergone the practice and the need for awareness among health care professionals and other stakeholders. To date, little is known about the health outcomes for females at risk of having undergone FGM/C and who are living in Canada. Using Canadian linked administrative data, the Longitudinal Immigration Database (1980-2013) and Discharge Abstract Database (2004-2005 to 2013-2014), regression analyses were conducted to compare causes of hospitalizations for female immigrants born in countries identified at risk for FGM/C and female immigrants from non-FGM/C practicing countries. The results suggest female immigrants from FGM/C-practicing countries appear to be at higher-risk for obstetric-related conditions requiring acute-care hospitalization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».