Prison health and public health responses at a regional prison in Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the health of inmates in a Western Australian regional prison and evaluate the coverage of public health interventions. DESIGN: Cross-sectional audit of all paper-based and electronic medical notes of inmates at one regional prison in Western Australia. SETTING: A mixed medium-security prison in regional Western Australia. PARTICIPANTS: 185 prisoners, 170 men and 15 women. MAIN RESULTS: The prisoners were mainly young (70% < 35 years of age) and Indigenous (84%). Fifty two percent of prisoners had at least one chronic health condition. There was a significantly higher prevalence of diabetes to that found in the general Indigenous population (15% vs 6% p=0.001), and a significantly lower prevalence hepatitis C (4.5%) compared with both national (29-61%) and State (20%) data. Screening for sexually transmitted infections and blood borne viruses within the first month of incarceration was achieved for 43% of inmates. Vaccination coverage for influenza (36%) and pneumococcal disease (12%) was low. CONCLUSION: This study makes visible the burden of disease and reach of public health interventions within a largely Indigenous regional prisoner population. Our study demonstrates that the additional risks associated with being Indigenous remain in a regional Australian prison but also shows that interventions can be delivered equitably to Indigenous and non-Indigenous inmates. IMPLICATIONS: Ongoing monitoring of prisoner health is critical to take advantage of opportunities to improve public health interventions with timely STI and BBV screening and increased vaccinations rates.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».