Unintentional injury hospitalizations among children and youth in areas with a high percentage of Aboriginal identity residents: 2001/2002 to 2005/2006.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because administrative data typically do not contain Aboriginal identifiers, national unintentional injury hospitalization rates among Aboriginal children have not been reported. This study examines rates of unintentional injury hospitalization for children in areas with a high-percentage Aboriginal identity population. DATA AND METHODS: Data are from the Hospital Morbidity Database (2001/2002 to 2005/2006). Rates of unintentional injury hospitalization were calculated for 0- to 19-year-olds in census Dissemination Areas (DAs) where at least 33% of residents reported an Aboriginal identity. DAs were classified as high-percentage First Nations, Métis or Inuit identity based on the predominant group. RESULTS: Unintentional injury hospitalization rates of children and youth in high-percentage Aboriginal identity areas were at least double the rate for their contemporaries in low-percentage Aboriginal identity areas. Falls and land transportation were the most common causes of unintentional injury hospitalization, regardless of Aboriginal identity status, but disparities between rates for high- and low-percentage Aboriginal identity areas were often greatest for less frequent causes, such as fire, natural/environmental, and drowning/ suffocation. INTERPRETATION: The geographic areas where children live were associated with hospitalization rates for injury.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».