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Enregistrement W2150126946 · doi:10.24095/hpcdp.33.4.03

Chronic bronchitis in Aboriginal people—prevalence and associated factors

2013· article· en· W2150126946 sur OpenAlexafffundvenueabout
Stephanie Konrad, Alomgir Hossain, Ambikaipakan Senthilselvan, JA Dosman, MD Pahwa

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChronic bronchitisEnvironmental healthBronchitisMedicineGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Knowledge about chronic bronchitis (CB) among Aboriginal people in Canada is limited. The aim of this study was to determine the prevalence of CB and its associated factors among Aboriginal people aged 15 years plus. METHODS: Logistic regression analysis was used on data from the cross-sectional 2006 Aboriginal Peoples Survey to determine risk factors associated with CB. RESULTS: CB prevalence was 6.6% among First Nations, 6.2% among Métis and 2.4% among Inuit. Prevalence was higher among females than males (7.2% versus 5.0%). Individuals with CB were more likely to be older, living at a lower income, with a lower educational attainment and residing in rural areas. Smoking status and body mass index were also significantly associated with CB, but their effect differed by sex. Obesity was particularly significantly associated with CB among females compared with males, and current smoking and non-smoking status was significantly associated with CB among females but not males. CONCLUSION: These findings identify factors associated with CB among Aboriginal people. As such, they may represent potentially preventable risk factors that can inform health promotion and disease prevention practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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