Mental Health, Cardiovascular Disease and Declining Economies in British Columbia Mining Communities
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the relationship between community-level exposure to changes in economic conditions and the incidence and prevalence of mental disorders and cardiovascular disease in 29 resource-based communities (with a focus on mining communities) in British Columbia (BC) during a period of time marked by an economic downturn (1991–2002) The investigation relied on Labour Force Survey (LFS) and Statistics Canada Census data, and health records from the British Columbia Ministry of Health (MoH). Age and sex adjusted prevalence and incidence rates were calculated for each community from 1991 to 2002 and the development of an economic change indicator defined using Census data and industry/government documents allowed for yearly assessment of community-level exposure to economic conditions. The relationship between exposure to economic change and rates of acute and chronic cardiovascular disease and mental disorders across the 29 study communities was investigated using a generalized linear model (stratified by type of community, and adjusted for the effect of the community). Findings indicate an impact on the prevalence rates for acute cardiovascular disease (CVD) during periods of economic decline (rate increased by 13.1 cases per 1,000 population, p < 0.0001 as compared with stable periods) and bust conditions (rate increased by 30.1 cases per 1,000 population, p < 0.0001 as compared with stable conditions) and mental disorders (rate increased by 13.2 cases per 1,000 population, p = 0.0001) in mining communities during declining economic conditions as compared to steady periods of mining employment. This is not observed in other resource-based communities. The paper concludes by highlighting implications for the mining industry to consider as they begin to recognize and commit to mining community health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».