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0000-0003-2074-8270
Current Organisations
UNIVERSIDAD DE CHILE
,
The University of Sydney Faculty of Medicine and Health
,
Australian Bureau of Statistics
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Publisher: Universidad de Concepcion
Date: 12-2019
Publisher: Universidad Nacional de Colombia
Date: 11-2020
DOI: 10.15446/RSAP.V22N6.84769
Abstract: La migración internacional aumenta de forma sostenida a nivel mundial. En Chile los migrantes internacionales son un 4,4% de su población. A nivel mundial, los servicios de urgencia son elegidos por los migrantes para solucionar problemas de salud.Objetivo Caracterizar la población migrante adulta atendida en una urgencia pública del área metropolitana de Santiago durante 2018.Métodos Mediante estadística descriptiva simple, se analiza la base de datos del centro, teniendo en cuenta aspectos éticos.Resultados Del total de consultas, un 13,72% corresponde a migrantes. De ellos, el 95,3% reside en comunas asignadas al hospital. El rango de edad predominante es de 20 a 44 años y sus países de procedencia son, principalmente, Perú, Haití, Venezuela, Colombia y Bolivia. Un 10,67% declara no tener cobertura médica. La mayoría de las consultas (62,33%) tiene pronóstico leve. Los diagnósticos de chilenos y extranjeros dentro del grupo etario de 20 a 44 años coinciden en diferente orden, pero en migrantes las enfermedades respiratorias, digestivas e infecciosas arasitarias se presentan con mayor frecuencia.Discusión Las consultas de migrantes reflejan condiciones leves a moderadas de salud propias de personas sanas incluso, se puede hablar del “efecto migrante sano”. Debido a la similitud de los diagnósticos entre chilenos y extranjeros en el grupo etario y nivel socioeconómico se infiere una condición de salud similar. Dado que la mayoría de las consultas de migrantes se categorizaron con menor gravedad, tienen pronóstico leve, menores tasas de hospitalización y su principal destino es el domicilio, se evidencia el uso del servicio de urgencia como primera opción ante problemas de salud.
Publisher: Universidad de Chile
Date: 2022
DOI: 10.34720/ZMDK-A274
Publisher: Wiley
Date: 12-2020
DOI: 10.1111/INSR.12434
Abstract: The statistical challenges in using big data for making valid statistical inference in the finite population have been well documented in literature. These challenges are due primarily to statistical bias arising from under‐coverage in the big data source to represent the population of interest and measurement errors in the variables available in the data set. By stratifying the population into a big data stratum and a missing data stratum, we can estimate the missing data stratum by using a fully responding probability s le and hence the population as a whole by using a data integration estimator. By expressing the data integration estimator as a regression estimator, we can handle measurement errors in the variables in big data and also in the probability s le. We also propose a fully nonparametric classification method for identifying the overlapping units and develop a bias‐corrected data integration estimator under misclassification errors. Finally, we develop a two‐step regression data integration estimator to deal with measurement errors in the probability s le. An advantage of the approach advocated in this paper is that we do not have to make unrealistic missing‐at‐random assumptions for the methods to work. The proposed method is applied to the real data ex le using 2015–2016 Australian Agricultural Census data.
Publisher: Pontificia Universidad Catolica de Chile
Date: 02-11-2016
Location: Australia
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