Indigenous injury outcomes: life satisfaction among injured Maori in New Zealand three months after injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Māori, the indigenous population of New Zealand, experience numerous and consistent health disparities when compared to non-Māori. Injury is no exception, yet there is a paucity of published literature that examines outcomes following a wide variety of injury types and severities for this population. This paper aims to identify pre-injury and injury-related predictors of life satisfaction three months after injury for a group of injured Māori. METHODS: The Māori sample (n = 566) were all participants in the Prospective Outcomes of Injury Study (POIS). POIS is a longitudinal study of 2856 injured New Zealanders aged 18-64 years who were on an injury entitlement claims' register with New Zealand's no-fault compensation insurer. The well-known Te Whare Tapa Whā model of overall health and well-being was used to help inform the selection of post-injury life satisfaction predictor variables. Multivariable analyses were used to examine the relationships between potential predictors and life satisfaction. RESULTS: Of the 566 Māori participants, post-injury life satisfaction data was available for 563 (99%) participants. Of these, 71% reported satisfaction with life three months after injury (compared to 93% pre-injury). Those with a higher injury severity score, not satisfied with pre-injury social relationships or poor self-efficacy pre-injury were less likely to be satisfied with life three months after injury. CONCLUSIONS: The large majority of Māori participants reported being satisfied with life three months after injury; however, nearly a third did not. This suggests that further research investigating outcomes after injury for Māori, and predictors of these, is necessary. Results show that healthcare providers could perhaps put greater effort into working alongside injured Māori who have more severe injuries, report poor self-efficacy and were not satisfied with their pre-injury social relationships to ensure increased likelihood of satisfaction with life soon after injury.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».