A population-based analysis of the health experience of African Nova Scotians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People of African descent living in Britain and the United States have higher rates of morbidity from chronic disease than among the general population. We investigated whether the same applied to people of African descent living in a Canadian province. METHODS: We used administrative data to calculate 10-year cumulative incidence rate ratios for the period 1996-2005 for treated circulatory disease, diabetes mellitus and psychiatric disorders in Preston (population 2425), a community of predominantly African Nova Scotians. We used data for the province of Nova Scotia as a whole as the population reference standard. We also calculated 10-year incidence rate ratios for visits to family physicians and specialists and for admissions to hospital. We compared these findings with those in 7 predominantly white communities in Nova Scotia with otherwise similar socio-economic characteristics. RESULTS: In the province as a whole, we identified 787,787 incident cases for the 3 disease groups over the 10-year period. Incidence rate ratios for the community of interest relative to the provincial population were significantly elevated for the 3 diseases: circulatory disease (1.19, 95% CI 1.08-1.29), diabetes (1.43, 95% CI 1.21-1.64) and psychiatric disorders (1.13, 95% CI 1.06-1.20). Incidence rate ratios in the community of interest were also higher than those in the comparison communities. Visits to family physicians and specialists for circulatory disease and diabetes were similarly elevated, but the pattern was less clear for visits for psychiatric disorders and hospital admissions. INTERPRETATION: African Nova Scotians had higher morbidity levels associated with treated disease, which could not be explained by socio-economic characteristics, recent immigration or language. Apart from psychiatric disorders, use of specialist services was consistent with morbidity. Further study is needed to investigate the relative contribution of genetic, biological, behavioural, psychosocial and environmental factors.
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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) | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».