Fracture risk among First Nations people: a retrospective matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canadian First Nations people have unique cultural, socioeconomic and health-related factors that may affect fracture rates. We sought to determine the overall and site-specific fracture rates of First Nations people compared with non-First Nations people. METHODS: We studied fracture rates among First Nations people aged 20 years and older (n = 32 692) using the Manitoba administrative health database (1987-1999). We used federal and provincial sources to identify ethnicity, and we randomly matched each First Nations person with 3 people of the same sex and year of birth who did not meet this definition of First Nations ethnicity (n = 98 076). We used a provincial database of hospital separations and physician billing claims to calculate standardized incidence ratios (SIRs) and 95% confidence intervals (CIs) for each fracture type based on a 5-year age strata. RESULTS: First Nations people had significantly higher rates of any fracture (age- and sex-adjusted SIR 2.23, 95% CI 2.18-2.29). Hip fractures (SIR 1.88, 95% CI 1.61-2.14), wrist fractures (SIR 3.01, 95% CI 2.63-3.42) and spine fractures (SIR 1.93, 95% CI 1.79-2.20) occurred predominantly in older people and women. In contrast, craniofacial fractures (SIR 5.07, 95% CI 4.74-5.42) were predominant in men and younger adults. INTERPRETATION: First Nations people are a previously unidentified group at high risk for fracture.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».