P.080 Traumatic brain injury in a rural indigenous population in Canada: a community-based approach to surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Indigenous populations are disproportionately affected by traumatic brain injury (TBI). These populations rely on large jurisdiction surveillance efforts to inform their prevention strategies, which may not address their needs. This study describes the TBI determinants of a Quebec indigenous population, the Cree served by the Terres-Cries-de-la-Baie-James health region, and compares them to the determinants of two neighbouring health regions and the entire Province of Quebec. Methods: We conducted a retrospective population-based cohort study of incident TBI hospitalizations, stratified by the aforementioned health regions, in Quebec from 2000-2012. MED-éCHO administrative data were used for case finding. A sub-analysis of the Terres-Cries-de-la-Baie-James adults was completed to assess for determinants of TBI severity and outcomes. Regression models, multiple imputations and a sensitivity analysis were used to account for biased associations. Results: 172 incident TBI hospitalizations occurred in the Terres-Cries-de-la-Baie-James region from 2000-2012. The incidence rate was 92.1 per 100,000 person-years and the adjusted IRR was 1.86 (95% CI 1.56-2.17) when compared to the entire province. Determinants of TBI for the Terres-Cries-de-la-Baie-James were significantly different from those of neighboring populations and the entire province. Conclusions: TBI surveillance information from large jurisdiction initiatives can be misleading for indigenous communities. Community-based surveillance provides evidence that these populations should use to prioritize prevention strategies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».