The development of a comprehensive maternal–child health information system for Nunavut-Nutaqqavut (Our Children)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Nunavut is the most northerly jurisdiction in Canada of which 85% of inhabitants are Inuit. Although most infants are born healthy, Nunavut leads the country for adverse early child health outcomes such as infant mortality, rates of birth defects, prematurity and low birth weight. Public health and community efforts are needed to understand and improve outcomes. METHODS: To inform these issues, a combined University of British Columbia/Nunavut Public Health Strategy effort has initiated a comprehensive maternal-child health surveillance system (from 16 weeks gestation to age 5). A diverse group of professional and lay stakeholders were brought together initially to determine local interest. Following this, a series of small working groups were held to decide on potential prenatal, perinatal and early child health variables, to be documented. RESULTS: Over 100 Nunavut participants have now had some role in the development of the system which has been initiated. Pre-existing standard prenatal forms and well-child assessment forms have been modified to include "Nunavut specific" variables of nutrition, food and domestic security, exposures in pregnancy, birth defects, development, chronic diseases of childhood and paternal information. CONCLUSION: This comprehensive maternal-child health information system has been developed with the extensive input of health care providers and stakeholders, utilizing community and public health systems already in place. Careful assessment of local needs has contributed to database development, privacy protection, potential data utilization for health promotion and plans for dissemination of findings. It is hoped that this will be a user-friendly surveillance system, adaptable to other community and public health systems that will improve the understanding of Aboriginal maternal-child health determinants.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».