Harnessing the Power of Administrative Data to Create a Provincial-Level Child Heath Profile and Birth Cohort in New Brunswick (NB) and Prince Edward Island (PEI)
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionEarly-life prevention of chronic diseases is crucial to a healthy adulthood. However, evidence is often lacking to assess the effectiveness of early intervention programs, partly because of failure to make use of existing data. This project aims to capitalize on existing administrative data in two provinces to address this gap.
 Objectives and ApproachTo identify and evaluate selected administrative databases (AD) from NB and PEI to create an intra-provincial Child Health Profile (CHP) and establish the foundation for a population-based birth cohort database in each province using existing administrative data. Integrated knowledge translation (iKT) was implemented to facilitate the continuous involvement of knowledge users and stakeholders, including provincial government managers/decision-makers, data custodians, health practitioners, parents and community organizations. Consultations were held to identify the AD of interest and develop a roadmap for the CHP. For each dataset, a list and description of data and analytical variables was produced and data access requested.
 ResultsNot all AD identified are equally complete and accessible to researchers. Data access, preparation and linkage are challenging but feasible. This process was facilitated by iKT, which also contributes to capacity building. Several AD, mainly healthcare AD, including the Healthy Toddler Assessment and NutriSTEP, are currently accessible. An analytic framework was developed for pulling the data together and planning their analyses to produce the CHP. Based on the data currently accessible, the first CHP will focus on data at birth and at 18 months. Other databases (e.g., preschooler assessments) may be included subsequently. Work is underway to create workable datasets from which the CHP and roadmap for the birth cohort are being developed. This approach is scalable and can be extended to other jurisdictions.
 Conclusion/ImplicationsSelect AD in NB and PEI are rich resources for establishing a comprehensive CHP and population-based birth cohort database in each province. These new tools will enable various stakeholders to monitor and report on child health over the long term, and to evaluate current practices and future health interventions.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».