Association of source country gender inequality with experiencing assault and poor mental health among young female immigrants to Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Gender inequality varies across countries and is associated with poor outcomes including violence against women and depression. Little is known about the relationship of source county gender inequality and poor health outcomes in female immigrants. Methods We used administrative databases to conduct a cohort study of 299,228 female immigrants ages 6–29 years becoming permanent residence in Ontario, Canada between 2003 and 2017 and followed up to March 31, 2020 for severe presentations of suffering assault, and selected mental health disorders (mood or anxiety, self-harm) as measured by hospital visits or death. Poisson regression examined the influence of source-country Gender Inequality Index (GII) quartile (Q) accounting for individual and country level characteristics. Results Immigrants from countries with the highest gender inequality (GII Q4) accounted for 40% of the sample, of whom 83% were from South Asia (SA) or Sub-Saharan Africa (SSA). The overall rate of assault was 10.9/10,000 person years (PY) while the rate of the poor mental health outcome was 77.5/10,000 PY. Both GII Q2 (Incident Rate Ratio (IRR): 1.48, 95% Confidence Interval (CI): 1.08, 2.01) and GII Q4 (IRR: 1.58, 95%CI: 1.08, 2.31) were significantly associated with experiencing assault but not with poor mental health. For females from countries with the highest gender inequality, there were significant regional differences in rates of assault, with SSA migrants experiencing high rates compared with those from SA. Relative to economic immigrants, refugees were at increased risk of sustaining assaults (IRR: 2.96, 95%CI: 2.32, 3.76) and poor mental health (IRR: 1.73, 95%CI: 1.50, 2.01). Higher educational attainment (bachelor’s degree or higher) at immigration was protective (assaults IRR: 0.64, 95%CI: 0.51, 0.80; poor mental health IRR: 0.69, 95% CI: 0.60, 0.80). Conclusion Source country gender inequality is not consistently associated with post-migration violence against women or severe depression, anxiety and self-harm in Ontario, Canada. Community-based research and intervention to address the documented socio-demographic disparities in outcomes of female immigrants is needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».