Bridging gaps: the role of eHealth tools in immigrant health care transitions
Notice bibliographique
Résumé
In 2022, Canada saw a significant influx of immigrants and non-permanent residents who despite contributing significantly to the economy, continue to face substantial health care challenges, including a decline in the “healthy immigrant effect”. This study examines the role of eHealth tools in facilitating immigrants’ health care transition in Canada, addressing a critical gap in existing research. Using a scoping review methodology, relevant literature was identified through the Web of Science, Scopus, and ProQuest databases, Ovid platform, and Google Scholar search engine. Twelve studies published between 2021 and 2024 met all criteria for inclusion. Thematic analysis was conducted using NVivo, Google NotebookLM, and DeepSeek. The findings highlight the potential of eHealth tools in chronic disease management, mental health support, and primary care access while also exposing disparities in eHealth adoption due to systemic barriers, limited digital literacy, and lack of awareness of existing solutions. The study underscores the need for culturally inclusive eHealth solutions, targeted digital literacy programs, and improved access to health care information. It calls for policy interventions and further research to ensure equitable health care access for Canada’s growing immigrant population and facilitate their integration into the health care system.
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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 | 0,029 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».