Enhancing Healthcare Access for Migrant Populations Through a Student-Supported Clinic Model: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Access to healthcare for vulnerable populations, such as Temporary Foreign Workers (TFWs), remains a critical challenge in Canada. Despite their critical contributions to the agricultural industry and North American food chain, TFWs encounter numerous barriers, such as differences in language, lack of transportation, and precarious access to healthcare due to their temporary work permit. This pressing issue prompted the emergence of Student Led Clinics (SLCs), healthcare facilities primarily managed and operated by students aiming to decrease emergency department utilization and increase healthcare accessibility for marginalized populations. However, despite the benefits, a SLC is difficult to implement into smaller communities that lack funding, resources, and neighboring professional schools. In response, this study proposes a novel healthcare delivery model, Student Supported Clinic (SSC), tailored to the unique needs of smaller communities like Windsor-Essex. Unlike traditional SLCs, the SSC model leverages a collaborative framework involving students working alongside licensed professionals while maintaining the same benefits. To develop the SSC model, semi-structured interviews will be conducted with clinic directors, facilitators, and coordinators from the twelve successful SLCs in Canada to identify key elements to implement into the SSC model. Through this research, we hope the proposed SSC framework offers a scalable and transitionary model for smaller communities. We propose this model in a manner that aligns with global sustainability goals and advocates for inclusive healthcare practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».