Are we homogenising risk factors for public health surveillance? Variability in severe injuries on First Nations reserves in British Columbia, 2001–5
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aboriginal Canadians are considered to be at increased risk of injury. The de facto standard for measuring injury risk factors among Aboriginal Canadians is to compare hospitalisation and mortality against non-Aboriginal Canadians, but this may be too broad an approach for injury prevention and public health if it over-generalises injury risk. METHODS: Data from this study are drawn from the 2001-5 British Columbia Trauma Registry and British Columbia Coroner's Service. Observed and expected hospitalisations and mortality rates on reserves were assessed against three different spatial aggregations of non-reserve reference populations. Data analysis was conducted in a geographical information system using a Poisson probability map. RESULTS: A total of 47 (9.6%) of 487 reserves in British Columbia contained at least one person who was hospitalised or died as a result of serious injury during the study period. Of these, two reserve populations represented 20% (n=19) of all injury morbidity events and 30% (n=22) of all mortality events. CONCLUSION: Evidence from this study suggests that community-based rather than provincial-based injury reporting is less likely to over-generalise the burden of injury among Aboriginal communities. Community-based surveillance enables researchers to identify why severe unintentional and intentional injury continues to burden some communities but not others and avoids the potentially demoralising and stigmatising effects of current surveillance practices.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».