Mental Health and Service Issues Faced by Older Immigrants in Canada: A Scoping Review
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Une population vieillissante et la croissance de la population sur la base de l'immigration nécessitent que la recherche, la pratique et la politique doivent se concentrer sur la santé mentale des immigrants âgés, surtout parce que leur santé mentale semble se détériorer au fil du temps. Cette revue se concentre sur: Qu'est-ce que l'on sait sur les déterminants sociaux de la santé mentale chez les immigrants âgés, et quels sont les obstacles à l'accès aux services de santé mentale confrontés par les immigrants âgés? Les résultats révèlent que (1) les déterminants sociaux décisifs de la santé mentale sont la culture, le sexe et les services de santé; (2) que les immigrants plus âgés utilisent les services de santé mentale de moins que leurs homologues nés au Canada à cause des obstacles tels que, par exemple, les croyances et les valeurs culturelles, un manque de services culturellement et linguistiquement appropriées, des difficultés financières, et l'âgisme; et (3) quelles que soient les sous-catégories dans cette population, les immigrants âgés éprouvent des inégalités en matière de la santé mentale. La preuve des recherches disponibles indique que de combler les lacunes des service de santé mentale devrait devenir une priorité pour la politique et la pratique du système de soins de santé au Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.028 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".