What to Do When the World Comes to You: Working with Immigrants in Family Practice
Notice bibliographique
Résumé
Over 20% of Canada’s population is foreign born and over one million people are considered new Canadians, having received citizenship within the last five years. 1 Although Canada has always seen large waves of immigrants, in the last 40 years there has been a dramatic increase in immigrants arriving from Asia, Africa, Latin America and the Caribbean. Immigrants may have different risk factor profiles based on genetic risks and different environmental exposures, both pre- and post-migration. Discordance in language and culture may challenge the therapeutic relationship. Given the number of new immigrants in Canada, family physicians become responsible for understanding the nuances of dealing with patients who are foreign-born. The immigrant population is immensely heterogeneous. The majority of immigrants arriving in Canada are accepted as “economic immigrants”. Many have excelled academically, speak multiple languages and may have a job upon arrival. Another 25% of immigrants are sponsored by family members and 10% are refugees.2 The risk factor profile of a university professor from Argentina may differ dramatically from a Burmese woman who has languished in a refugee camp for decades. Despite such heterogeneity, there are some commonalities in health risks based on countries of origin and migration histories. For example, there are higher rates of hemoglobinopathies in people of African descent and refugees often have higher risks for infectious disease. This module identifies approaches to specific issues that challenge family physicians caring for immigrant populations.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,012 |
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 ».