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Enregistrement W2892063495 · doi:10.1017/s2040174418000661

Early-life origins of disparities in chronic diseases among Indigenous youth: pathways to recovering health disparities from intergenerational trauma

2018· review· en· W2892063495 sur OpenAlexafffund
Wanda Phillips-Beck, Stephanie Sinclair, Rhonda Campbell, Leona Star, Jaime Cidro, Brandy Wicklow, Laetitia Guillemette, M. I. Morris, Jonathan McGavock

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Origins of Health and Disease · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreChildren's Hospital Research Institute of ManitobaFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaUniversity of WinnipegManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousHealth equityMedicineBreastfeedingSocioeconomic statusPsychological interventionEnvironmental healthHealth careGerontologyEconomic growthPublic healthPsychiatryNursingPediatricsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous women and children experience some of the most profound health disparities globally. These disparities are grounded in historical and contemporary trauma secondary to colonial atrocities perpetuated by settler society. The health disparities that exist for chronic diseases may have their origins in early-life exposures that Indigenous women and children face. Mechanistically, there is evidence that these adverse exposures epigenetically modify genes associated with cardiometabolic disease risk. Interventions designed to support a resilient pregnancy and first 1000 days of life should abrogate disparities in early-life socioeconomic status. Breastfeeding, prenatal care and early child education are key targets for governments and health care providers to start addressing current health disparities in cardiometabolic diseases among Indigenous youth. Programmes grounded in cultural safety and co-developed with communities have successfully reduced health disparities. More works of this kind are needed to reduce inequities in cardiometabolic diseases among Indigenous women and children worldwide.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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