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Enregistrement W2946021769 · doi:10.18584/iipj.2019.10.2.5

Community Setting as a Determinant of Health for Indigenous Peoples Living in the Prairie Provinces of Canada: High Rates and Advanced Presentations of Tuberculosis

2019· article· en· W2946021769 sur OpenAlexafffundvenueabout
Maria Mayan, Rebecca Gokiert, Ty A. Robinson, Mélissa Tremblay, Sylvia Abonyi, Kirstyn Morley, Richard Long

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésIndigenousTuberculosisShameDiseaseMedicineSocioeconomicsGeographyGerontologySociologyPolitical scienceEcologyPathologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous Peoples in Canada experience disproportionately high tuberculosis (TB) rates, and those living in the Prairie Provinces have the most advanced TB presentations (Health Canada, 2009). The community settings (i.e., urban centres, non-remote reserves, remote reserves, and isolated reserves) where Indigenous Peoples live can help explain high TB rates. Through qualitative description, we identify how community setting influenced Indigenous people’s experiences by (a) delaying accurate diagnoses; (b) perpetuating shame and stigma; and (c) limiting understanding of the disease. Participants living in urban centres experienced significant difficulties obtaining an accurate diagnosis. Reserve community participants feared being shamed and stigmatized. TB information had little impact on participants’ TB knowledge, regardless of where they lived. Multiple misdiagnoses (primarily among urban centre participants), being shamed for having the disease (primarily reserve community participants), and a lack of understanding of TB can all contribute to advanced presentations and high rates of the disease among Indigenous Peoples of the Prairie Provinces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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