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Enregistrement W2743117335 · doi:10.1186/s12939-017-0629-4

Intentional injury among the indigenous and total populations in British Columbia, Canada: trends over time and ecological analyses of risk

2017· article· en· W2743117335 sur OpenAlexafffundabout
M. Anne George, Andrew Jin, Mariana Brussoni, Christopher E. Lalonde, Rod McCormick

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSurrey Memorial HospitalBC Children's HospitalThompson Rivers UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaInstitute of Aboriginal Peoples HealthMichael Smith Health Research BCBC Children's Hospital
Mots-clésIndigenousAnimal ecologyPublic healthSocial policyHealth services researchGeographyEcologyEcological studyDemographyEnvironmental healthMedicinePopulationPolitical scienceSociologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective was to explore intentional injury disparity between Indigenous populations and the total population in the province of British Columbia (BC), Canada. We focus on hospitalizations, including both self-inflicted injuries and injuries inflicted by others. We used data from BC’s universal health care insurance plan, 1991 to 2010, linked to Vital Statistics databases. Indigenous people were identified through the insurance premium group, and birth and death records. Place of residence was identified through postal code. We calculated crude hospitalization incidence rates and the Standardized Relative Risk (SRR) of hospitalization, standardized by gender, 5-year age group, and Health Service Delivery Area (HSDA). With HSDA populations as the units of observation, linear regression was used to test hypothesized associations of Indigenous ethnicity, geographic, and socio-economic characteristics with SRR of injury. During the period 1991–2010, the crude rate of hospitalization for intentional injuries was 8.4 per 10,000 person-years (95% confidence interval (CI): 8.3 to 8.5) for the total BC population, compared to 45.3 per 10,000 (95% CI: 44.5 to 46.1) for the Indigenous population. For both populations, risk declined over the period for injuries self-inflicted and inflicted by others. The linear regression model predicts that the off-reserve Indigenous population will have SRR of intentional injury 3.98 greater, and the on-reserve Indigenous population 4.17, greater than the total population. The final model was an excellent fit (R 2 = 0.912, F = 177.632, p < 0.001), and found that three variables - occupational risk, high school diploma, and university degree – each provide independent effects when interacting multiplicatively with Indigenous ethnicity. The observation of substantially declining rates of intentional injury for both the Indigenous and total BC populations is off-set by the high disparity in risk between the two populations, which will likely continue until Canada reduces disparity with respect to discriminatory practices, and physical, social, and economic conditions.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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