Health profiles of First Nations children living on-reserve in Northern Ontario: a pooled analysis of survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Aboriginal Children's Health and Well-Being Measure (ACHWM) was developed to enable Aboriginal health leaders to gather information on the health of children at a local community level. This paper aims to describe the typical health profiles of First Nation children living on traditional territory as a reference to assist in the interpretation of ACHWM scores. METHODS: Three First Nations in Ontario, Canada, gathered health data from children using the ACHWM administered on Android tablets between 2013 and 2015. The survey data were previously analyzed to inform local health planning. These survey data were pooled to describe the distribution of ACHWM summary and quadrant scores from a larger sample and inform interpretation of ACHWM scores. RESULTS: ACHWM data from 196 participants (aged 7.6 to 21.7 yr) across 3 communities were included in the pooled sample. ACHWM summary scores ranged from 39.8 to 98.7 with a mean of 74.1 (95% confidence interval [CI] 72.5-75.7) and a maximum of 100. Strengths were reported in the spiritual (mean 78.7, 95% CI 76.7-80.8), physical (mean 77.1, 95% CI 75.1-79.0) and emotional (mean 74.4, 95% CI 72.5-76.3) quadrants. The greatest opportunity for improvement was in the mental (cognition) quadrant (mean 61.6, 95% CI 56.9-63.4). INTERPRETATION: This paper presents initial estimates for child health scores based on self-report from a large sample of First Nations children living on reserve. These results establish benchmarks to aid interpretation of the ACHWM scores in these and other communities and contexts in the future.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».