How does the health status of older migrants compare to the Canadian and Australian-born population?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite Australia’s and Canada’s rich migration history and the well-known challenges posed by an ageing heterogenous migrant population, little attention has been paid to the health of older migrants in research, policy and practice.Aims and methods: My thesis investigated the variations in the health status of older migrants and their host population and its subsequent determinants using three study designs: systematic literature review (Australia, Canada); serial cross-sectional analyses of a combined dataset (Dynamic Analyses to Optimise Ageing (DYNOPTA), Australia); longitudinal analysis of a DYNOPTA contributory study (Household Income and Labour Dynamics in Australia Study (HILDA)).Findings: In general, the systematic review found older migrants reported an objective health advantage for some non-communicable diseases, but a disadvantage for infectious diseases and poor mental health relative to the older Australian and Canadian-born population. Health (dis)advantages varied by region/country of birth, age, sex and migrating circumstances.With regards to self-reported health, neither the systematic review nor the repeated cross- sectional analysis found convincing differences using binary country of birth. However, using region of birth sub-groups the systematic review and longitudinal analysis demonstrated a self-rated health advantage in North-West Europeans and a self-rated health disadvantage in Southern and Eastern Europeans – both of relevant magnitude. Longitudinally, being older, divorced or never married, current or former smoker and first, native or preferred language other than English were associated with poor health. Higher education attainment, alcohol consumption and being female were associated with better self-rated health. Language, education and increasing age showed a “dose-dependent” association with self-reported health.Conclusions: My findings provide evidence that older migrants with cumulative education and language disadvantages – both potentially remediable - experience poorer self-rated health. In addition to economic integration, policies should address these issues with regard to their impact on health literacy and health inequalities, which persist and magnify as the migrant becomes older.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».