Unlocking First Nations health information through data linkage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The importance of Indigenous data sovereignty and Indigenous-led research processes is increasingly being recognized in Canada and internationally. For First Nations in Ontario, Canada, access to routinely-collected demographic and health systems data is critical to planning and measuring health status and outcomes in their populations. Linkage of this data with the Indian Register (IR), under First Nations data governance, has unlocked data for use by First Nations organizations and communities. OBJECTIVES: To describe the linkage of the IR database to the Ontario Registered Persons Database (RPDB) within the context of Indigenous data sovereignty principles. METHODS: Deterministic and probabilistic record linkage methods were used to link the IR to the RPDB. There is no established population of First Nations people living in Ontario with which we could establish a linkage rate. Accordingly, several approaches were taken to determine a denominator that would represent the total population of First Nations we would hope to link to the RPDB. RESULTS: Overall, 201,678 individuals in the national IR database matched to Ontario health records by way of the RPDB, of which 98,562 were female and 103,116 were male. Of those First Nations individuals linked to the RPDB, 90.2% (n=181,915) lived in Ontario when they first registered with IR, or were affiliated with an Ontario First Nation Community. The proportion of registered First Nations people linking to the RPDB improved across time, from 62.8% in the 1960s to 94.5% in 2012. CONCLUSION: This linkage of the IR and RPDB has resulted in the creation of the largest First Nations health research study cohort in Canada. The linked data are being used by First Nations communities to answer questions that ultimately promote wellbeing, effective policy, and healing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle