Gaps in Indigenous disadvantage not closing: a census cohort study of social determinants of health in Australia, Canada, and New Zealand from 1981–2006
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Australia, Canada, and New Zealand are all developed nations that are home to Indigenous populations which have historically faced poorer outcomes than their non-Indigenous counterparts on a range of health, social, and economic measures. The past several decades have seen major efforts made to close gaps in health and social determinants of health for Indigenous persons. We ask whether relative progress toward these goals has been achieved. METHODS: We used census data for each country to compare outcomes for the cohort aged 25-29 years at each census year 1981-2006 in the domains of education, employment, and income. RESULTS: The percentage-point gaps between Indigenous and non-Indigenous persons holding a bachelor degree or higher qualification ranged from 6.6% (New Zealand) to 10.9% (Canada) in 1981, and grew wider over the period to range from 19.5% (New Zealand) to 25.2% (Australia) in 2006. The unemployment rate gap ranged from 5.4% (Canada) to 16.9% (Australia) in 1981, and fluctuated over the period to range from 6.6% (Canada) to 11.0% (Australia) in 2006. Median Indigenous income as a proportion of non-Indigenous median income (whereby parity = 100%) ranged from 77.2% (New Zealand) to 45.2% (Australia) in 1981, and improved slightly over the period to range from 80.9% (Canada) to 54.4% (Australia) in 2006. CONCLUSIONS: Australia, Canada, and New Zealand represent nations with some of the highest levels of human development in the world. Relative to their non-Indigenous populations, their Indigenous populations were almost as disadvantaged in 2006 as they were in 1981 in the employment and income domains, and more disadvantaged in the education domain. New approaches for closing gaps in social determinants of health are required if progress on achieving equity is to improve.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».