Risk factors and mitigation of influenza among Indigenous children in Australia, Canada, United States, and New Zealand: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This review considers prominent risk factors and mitigation strategies of influenza among Indigenous children. METHODS: Seven electronic databases were searched from the period of 2004-2017 to locate articles discussing influenza among Indigenous children in the developed circumpolar nations of Australia, Canada, United States, and New Zealand. Articles selected for inclusion discussed influenza among Indigenous children as either individuals or as a part of a community. Ancestry searches of articles meeting the review criteria were also undertaken to discern seminal research in this topic area. RESULTS: From the 39 primary research studies included, marked risk factors and mitigation strategies of influenza among Indigenous children were identified using inductive analysis. Notable risk factors included age under 2 years, cigarette smoke exposure, presence of a chronic illness, and crowded living conditions. Successful mitigation of influenza for Indigenous children included strategies to improve vaccine coverage, provision of health education, and policy change. CONCLUSION: In the past, the impact of influenza upon Indigenous communities has been devastating for both children and their families. By utilizing existing public health infrastructure and collaborating with culturally unique Indigenous groups, preventive action for Indigenous children at significant risk of contracting influenza can be realized.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».