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Enregistrement W2593153064 · doi:10.1177/1178630217690193

Self-reported Effects of Water on Health in First Nations Communities in Saskatchewan, Canada: Results From Community-Based Participatory Research

2017· article· en· W2593153064 sur OpenAlexaffabout
Cheryl Waldner, Hubert Tote Alimezelli, Lianne McLeod, Rebecca Zagozewski, Lori Bradford, Lalita Bharadwaj

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Insights · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTap waterRespondentWater qualityEnvironmental healthBottled waterCommunity healthOdds ratioCommunity-based participatory researchConfidence intervalMedicinePublic healthGerontologyParticipatory action researchEconomic growthNursingEnvironmental scienceEnvironmental engineeringPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water-related health challenges on First Nations reserves in Canada have been previously documented. Our objective was to describe factors associated with self-reported health effects from tap water in 8 First Nations reserve communities in Saskatchewan, Canada. Community-based participatory approaches were used in designing and implementing cross-sectional household surveys. Individual, household, community, and contextual effects were considered in multilevel analysis. Negative health effects from tap water were reported by 28% of households (n = 579). Concerns about environmental factors affecting water quality (odds ratio [OR] = 3.4, 95% confidence interval [CI] = 1.8-6.7), rarely or never drinking tap water (OR = 2.9, 95% CI = 1.3-6.6), insufficient tap water (OR = 3.0, 95% CI = 1.4-6.3), paying for bottled water (OR = 3.2, 95% CI = 1.2-8.7), and dissatisfaction with tap water were associated with self-reported health effects (n = 393); however, the effect of dissatisfaction was modified by respondent age ( P = .03). Quality and availability were associated with perceptions of health effects from drinking water, providing additional information on how ongoing concerns about drinking water influence self-reported health in some First Nations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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