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Enregistrement W2989773464 · doi:10.9778/cmajo.20190096

First Nations people with diabetes in Ontario: methods for a longitudinal population-based cohort study

2019· article· en· W2989773464 sur OpenAlexafffundvenueabout
Morgan Slater, Michael Green, Baiju R. Shah, Shahriar Khan, Carmen Jones, Roseanne Sutherland, Kristen Jacklin, Jennifer Walker

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensQueen's UniversityLaurentian UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésPopulationCohortIndigenousMedicineGeographyGerontologyEconomic growthSocioeconomicsDemographyEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To improve diabetes care, First Nations leaders and others need access to population-level health data. We provide details of the collaborative methods we used to describe the prevalence and incidence of diabetes in First Nations people in Ontario and present demographic data for this population compared to the rest of the Ontario population. Methods: To identify the population of First Nations people and other people in Ontario, we created annual cohorts of the Ontario population for each year between Apr. 1, 1995, and Mar. 31, 2015. Through a partnership between First Nations and academic researchers, we linked provincial population-based health administrative data stored at ICES with the Indian Register, which identifies all Status First Nations people. Our collaborative process was guided by the First Nations principles of ownership, control, access and possession (OCAP). Results: Demographic characteristics for the 2014/15 cohort (n = 13 406 684) are presented here. The cohort includes 158 241 Status First Nations people and 13 248 443 other people living in Ontario. Using postal codes, we were able to identify virtually all (99.9%) First Nations people in Ontario as living in (n = 55 311) or outside (n =102 889) a First Nations community. First Nations people were younger and more likely to live in semiurban or rural areas than the rest of Ontario’s population. Interpretation: The collaborative methodology used in this study is applicable to many jurisdictions working with Indigenous groups who have access to similar data. The Ontario cohort defined here is being used to conduct analyses of health outcomes and use of health care services among First Nations people with diabetes in Ontario.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,347 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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