Risk factors and chronic conditions among Aboriginal and non-Aboriginal populations.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, the prevalence of behavioural risk factors and chronic conditions differs for Aboriginal and non-Aboriginal populations, but little research has examined changes over time. This study compares several major risk factors and chronic conditions in Aboriginal and non-Aboriginal populations not living on reserves in the North (Yukon, Northwest Territories, Nunavut) and in southern Canada at two time points. DATA AND METHODS: The data are from cycle 1.1 (2000/2001) and cycle 3.1 (2005/2006) of the Canadian Community Health Survey: 115,990 respondents aged 20 or older, and 118,716 respondents, respectively. Overall, 3.8% of respondents reported Aboriginal cultural or racial background. Crude prevalence estimates, adjusted odds ratios, and bootstrap-derived confidence intervals were calculated for seven risk factors and nine chronic conditions at each time point. RESULTS: In 2000/2001, Aboriginal people in the North were more likely than those in southern Canada to be obese, smoke daily and have infrequent physical activity, but less likely report a number of chronic conditions. Between 2000/2001 and 2005/2006, the odds of reporting risk factors increased among Aboriginal people in the North, and differences in the prevalence of chronic diseases were less pronounced. Few differences between non-Aboriginal respondents in the North and in southern Canada were observed. INTERPRETATION: Compared with southern Canada, the profile of health is changing more rapidly for Aboriginal than non-Aboriginal populations in the North, and appears to be worsening for the former.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».