Comparing indigenous mortality across urban, rural and very remote areas: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: It remains unclear how indigenous mortality varies between residential areas. We conducted a systematic review and meta-analysis on mortality patterns in urban, rural and very remote areas for the adult and infant indigenous populations of Australia, Canada, New Zealand and the USA. Methods: A literature search was performed using major online electronic publication repositories. Studies presenting indigenous mortality or disease incidence/prevalence in urban, rural or very remote areas were included. Indigenous mortality and disease incidence/prevalence in both urban and very remote areas were compared with those in rural areas. Studies that reported number of deaths or disease incidences along with population were included in the meta-analysis. Results: Thirty-one studies were included with data from Australia (n=19), Canada (n=3), New Zealand (n=1) and the USA (n=8). Indigenous adult all-cause mortality, cervical cancer mortality, trauma mortality and incidence of myocardial infarction were all significantly lower in urban areas compared with rural areas. Likewise, indigenous adult cardiovascular mortality and renal disease mortality were significantly lower in very remote areas compared with rural areas, while indigenous infant all-cause mortality showed no significant difference in urban, rural or very remote areas. Conclusions: Urban areas consistently experienced lower adult indigenous mortality compared with rural areas, as did some very remote areas. Indigenous infants, however, experience similar mortality rates across all residential areas.
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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 | 0,014 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».