Greater prevalence of select chronic conditions among Aboriginal and South Asian participants from an ethnically diverse convenience sample of British Columbians
Notice bibliographique
Résumé
Canadians currently experience elevated rates of chronic conditions compared with past populations, and ethnic differences in the experience of select chronic conditions have previously been identified. This investigation examined the prevalence of select chronic conditions among an ethnically diverse convenience sample of British Columbian adults. A sample of adults (≥18 years) from around the province of British Columbia, including Aboriginal (n = 991), European (n = 3650), East Asian (n = 466), and South Asian (n = 228), were evaluated. Individuals reported their personal histories of cardiovascular disease and diabetes, and physical activity behaviour. Direct measures of health status included body mass index, waist circumference, resting blood pressure, and nonfasting blood glucose, total cholesterol, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, and glycosylated hemoglobin A1C. All ethnic groups were found to have high rates of low HDL (>33%), physical inactivity (>31%), hypertension (>16%), and ethnic-specifically defined obesity (>23%) and abdominal obesity (>33%). Aboriginal and South Asian populations generally demonstrated higher rates of select chronic conditions. The implementation of ethnic-specific body composition recommendations further underscores this poorer health status among South Asian populations. Actions to improve chronic condition rates should be undertaken among all ethnic groups, with particular attention to Aboriginal and South Asian populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».