Unintentional injury hospitalizations and socio-economic status in areas with a high percentage of First Nations identity residents.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few national studies of hospitalizations due to injuries among the First Nations population have been conducted. DATA AND METHODS: Based on 2004/2005 to 2009/2010 data from the Discharge Abstract Database, this study examines associations between unintentional injury hospitalizations, socio-economic status and location relative to an urban core in Dissemination Areas (DAs) with a high percentage of First Nations identity residents versus a low percentage of Aboriginal identity residents. RESULTS: Unintentional injury hospitalization rates were higher in the less affluent and the most remote DAs. When DAs with the same socio-economic status and location were compared, the risk of hospitalizations was greater in high-percentage First Nations identity DAs relative to low-percentage Aboriginal identity DAs. INTERPRETATION: Socio-economic conditions and remote location accounted for some, but not all, of the differences in unintentional injury hospitalizations between high-percentage First Nations identity and low-percentage Aboriginal identity DAs. This suggests that characteristics not measured in this analysis--such as environmental, behavioural or other factors--play an additional role in DA-level unintentional injury hospitalization risk.
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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 | 0,000 | 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 ».