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Record W7104292616 · doi:10.71781/1462

La santé mentale des migrants sans assurance médicale, Montréal : une étude transversale (2016-2017)

2025· dissertation· fr· W7104292616 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicMigration, Health and Trauma
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPublicsEconomic shortageResearch methodologyCitizenship

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte et importance Au Québec, le nombre de migrants à statut temporaire augmente régulièrement depuis plus de quatre décennies pour atteindre un nombre record en 2022, avec une grande concentration dans la région de Montréal. Les études suggèrent que la migration a un impact sur la santé mentale. Cependant, au Canada, il y a très peu d’études sur la santé mentale des migrants sans assurance médicale (MSAM). Parmi les migrants qui ne sont pas admissibles à l’assurance médicale publique (RAMQ), certains possèdent un statut légal autorisé mais temporaire (travailleurs étrangers temporaires, visiteurs, étudiants internationaux) et d’autres sont sans statut autorisé. Le présent mémoire discute de la détresse psychologique (DP) des MSAM, au Québec, en s’appuyant sur l’analyse de données issues d’une recherche interventionnelle sur la santé et l’accès aux soins de santé des MSAM réalisée à Montréal. Méthodes et résultats Une enquête transversale a été menée à Montréal, Québec, auprès de 806 personnes âgées de plus de 18 ans et ayant déclaré être migrant international, résidant au QC et être sans assurance médicale. L’objectif principal de cette recherche était de mesurer et comprendre l’état de santé et l’accès aux soins des MSAM résidant à Montréal. Deux types de recrutement ont été mis en œuvre de juin 2016 à septembre 2017 – le premier était de type populationnel, principalement dans les espaces publics de la ville de Montréal, tandis que l’autre s’est déroulé à la ‘clinique migrants’ de l’organisation Médecins du Monde (MdM). Pour le premier type, les méthodes ont mêlé échantillonnage de commodité basé sur les lieux (centres communautaires, églises), méthode dite de boule de neige et plusieurs campagnes de communication dans les médias locaux et communautaires. Dans notre étude, la variable dépendante d’intérêt est la DP mesurée grâce à l’échelle de Kessler. Sur la base des données, 26.3 % (N = 192/731) de notre échantillon souffrent d’une DP sévère (scores de Kessler 13+). Les variables suivantes sont associées de façon significative à une augmentation de la probabilité de souffrir d’une DP sévère : le genre (les femmes sont deux fois plus susceptibles que les hommes de souffrir de DP sévère (RC : 2.014, IC : [1.322-3.070]) ; la crainte d'être confronté à la police (RC : 2.87, IC : [1.53-5.41]) ; le revenu insuffisant (RC : 2.114, IC : [1.198-3.730]) ; une perception négative de sa santé (RC : 3.95, IC : [1.68-9.33]) et les besoins de santé non comblés (RC : 2.070, IC : [1.267-3.384]). Le fait de bénéficier d'un soutien social (avoir quelqu'un avec qui partager ses inquiétudes) est associé de manière significative à une réduction de 40 % du risque de DP sévère (RC : 0.603, IC [0.382-0.952]). Avoir déclaré un revenu insuffisant augmente significativement le risque de DP pour les femmes (RC : 2.296, IC : [1.144-4.610]), mais pas pour les hommes (RC : 0.570, IC : [0.229-1.419]). La DP est plus prononcée chez les migrants sans statut autorisé. Une stratification des données révèle que la probabilité d’une DP sévère est significativement plus élevée parmi les migrants sans autorisation par rapport aux migrants ayant un statut autorisé en raison de besoins de soins non satisfaits (RC : 2.924 contre 1.834), d'une auto-perception négative de la santé (RC : 6.294 contre 3.268), et de la peur de rencontrer la police (RC : 4.424 contre 2.372). Conclusion : Dans une optique de santé publique et de réduction des inégalités sociales de santé, il nous paraît crucial de mettre en place des politiques de santé publique inclusives afin d'améliorer l'accès aux soins et de réduire les enjeux liés à la santé mentale parmi tous les migrants résidant à Montréal, et ce, indépendamment de leur statut migratoire.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.045
Threshold uncertainty score0.325

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.347 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
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