Essays in immigrant health and health service utilization in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation attempts to make important contributions to the small but growing literature on immigrant health and health service utilization. As the main data source, it makes use of the first three cycles of the Canadian National Population Health Survey. The first essay, "Understanding the Healthy Immigrant Effect in Canada" examines the dynamics of immigrants' health and health service utilization behaviour with tenure in Canada. The panel nature of the data is exploited to distinguish between changes in immigrant health and utilization behaviour over time, and changes in the types of immigrants that have entered the country over time. This distinction cannot be made using cross-sectional analysis as is common in the existing literature. The findings suggest that the decline in health following immigration found in cross section data remains when controls for cohort of entry and survey year are included. As well, the dynamics of immigrant health service utilization is consistent with a story of initial access barriers to newly arrived immigrants followed by assimilation to the Canadian norm for services that are more preventative in nature. The second essay, "Social Networks and Health Service Utilization in Canada" explores whether an individual's decision to use various health services is affected by those in their social network. Regional and language group variation in the data is exploited to construct a variable that captures both quantity and quality characteristics of networks. Strong and robust evidence of network effects is found on the decision to utilize preventative services. These are the same services for which access barriers were found in the first essay. As well, this work presents novel evidence that utilization of health services by immigrants increases in the number of doctors that speak their language in their neighborhood.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».