Avoidable mortality among First Nations adults in Canada: A cohort analysis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Avoidable mortality is a measure of deaths that potentially could have been averted through effective prevention practices, public health policies, and/or provision of timely and adequate health care. This longitudinal analysis compares avoidable mortality among First Nations and non-Aboriginal adults. DATA AND METHODS: Data are from the 1991-to-2006 Canadian Census Mortality and Cancer Follow-up Study. A 15% sample of 1991 Census respondents aged 25 or older was linked to 16 years of mortality data. This study examines avoidable mortality among 61,220 First Nations and 2,510,285 non-Aboriginal people aged 25 to 74. RESULTS: During the 1991-to-2006 period, First Nations adults had more than twice the risk of dying from avoidable causes compared with non-Aboriginal adults. The age-standardized avoidable mortality rate (ASMR) per 100,000 person-years at risk for First Nations men was 679.2 versus 337.6 for non-Aboriginal men (rate ratio = 2.01). For women, ASMRs were lower, but the gap was wider. The ASMR for First Nations women was 453.2, compared with 183.5 for non-Aboriginal women (rate ratio = 2.47). Disparities were greater at younger ages. Diabetes, alcohol and drug use disorders, and unintentional injuries were the main contributors to excess avoidable deaths among First Nations adults. Education and income accounted for a substantial share of the disparities. INTERPRETATION: The results highlight the gap in avoidable mortality between First Nations and non-Aboriginal adults due to specific causes of death and the association with socioeconomic factors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».