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Enregistrement W2270546116

An age- and cause decomposition of differences in life expectancy between residents of Inuit Nunangat and residents of the rest of Canada, 1989 to 2008.

2013· article· en· W2270546116 sur OpenAlexaffabout
Paul A. Peters

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyDemographyRest (music)GerontologyExpectancy theoryCause of deathAge groupsMedicineDiseasePsychologyPopulationSociologySocial psychologyPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study quantifies differences in life expectancy between residents of Inuit Nunangat and people in the rest of Canada; estimates the contribution of specific causes of death to the differences; and examines these differences over time, by sex and by age group. DATA AND METHODS: A geographic approach was used to decompose differences in life expectancy for residents of Inuit Nunangat, compared with people living outside this geographic area. Differences in life expectancy by cause, sex, and age group were calculated using the discrete method of decomposition and were applied to abridged life tables. Causes of death were classified according to Global Burden of Disease categories. Attributable causes of death were calculated for causes amenable to medical intervention and for smoking-related diseases. RESULTS: The largest contributor to life expectancy differences between males in Inuit Nunangat and the rest of Canada was injury, particularly self-inflicted injury at ages 15 to 24. For females, the largest contributors were malignant neoplasm and respiratory disease at ages 65 to 79. INTERPRETATION: The gap in life expectancy between residents of Inuit Nunangat and the rest of Canada can be attributed to specific groups of causes occurring within specific age ranges.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,274 · 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'admission2
Résumé présentoui

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