A cross-sectional analysis of the relationship between diabetes and health access barriers in an urban First Nations population in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study explores the relationship between health access barriers and diabetes in an urban First Nations population in Canada. DESIGN: Data from a self-identified urban First Nations population were collected using respondent-driven sampling (RDS). As no clear approach for regression modelling of RDS data is available, two logistic regression modelling approaches, including survey-based logistic and generalised linear mixed models, were used to explore the relationship between diabetes and health barriers of interest, including access to healthcare, food, housing and socioeconomic factors. SETTING: Hamilton, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: This cross-sectional study used data collected from the Our Health Counts study, in partnership with the De dwa da dehs nye>s Aboriginal Health Centre, which recruited 554 First Nations adults living in Hamilton using RDS. RESULTS: After adjusting for covariates, multivariable regression techniques showed a statistically significant relationship between a self-reported diagnosis of diabetes and a lack of culturally appropriate care among urban First Nations peoples (OR: 12.70, 95% CI 2.52 to 57.91). There was also a trend towards a relationship between diabetes and not having a doctor available in the area, feeling that healthcare provided was inadequate and a lack of available healthcare services in the area. CONCLUSIONS: Urban First Nations peoples who felt the health service they received was not culturally appropriate were more likely to have diabetes, compared with those who did not feel the service they received was culturally inappropriate. Establishing more healthcare services that integrate First Nations cultures and traditions could improve access to care and the course of treatment for urban First Nations peoples living with diabetes.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».