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Enregistrement W2996354469 · doi:10.1016/s2542-5196(19)30237-2

Explaining the variability in cardiovascular risk factors among First Nations communities in Canada: a population-based study

2019· article· en· W2996354469 sur OpenAlexafffundabout
Sonia S. Anand, Sylvia Abonyi, Laura Arbour, Kumar Balasubramanian, Jeffrey R. Brook, Heather Castleden, Vicky Chrisjohn, Ida Cornelius, Albertha Darlene Davis, Dipika Desai, Russell J. de Souza, Matthias G. Friedrich, Stewart B. Harris, James Irvine, Jean L'Hommecourt, Randy Littlechild, Lisa Mayotte, Sarah McIntosh, Julie Morrison, Richard T. Oster, Manon Picard, Paul Poirier, Karleen Schulze, Ellen L. Toth

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité LavalUniversity of AlbertaPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaPopulation Health Research InstituteUniversity of VictoriaUniversity of SaskatchewanAssembly of First NationsMcGill UniversityImpactWestern UniversityUniversity of TorontoHamilton Health SciencesQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of CanadaSociety for the Study of AddictionCanadian Foundation for Dietetic ResearchUniversity of TorontoHamilton Health SciencesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusSubclinical infectionLife expectancyDemographyPopulationFramingham Risk ScoreRisk factorGerontologyDiseaseInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Historical, colonial, and racist policies continue to influence the health of Indigenous people, and they continue to have higher rates of chronic diseases and reduced life expectancy compared with non-Indigenous people. We determined factors accounting for variations in cardiovascular risk factors among First Nations communities in Canada. METHODS: Men and women (n=1302) aged 18 years or older from eight First Nations communities participated in a population-based study. Questionnaires, physical measures, blood samples, MRI of preclinical vascular disease, and community audits were collected. In this cross-sectional analysis, the main outcome was the INTERHEART risk score, a measure of cardiovascular risk factor burden. A multivariable model was developed to explain the variations in INTERHEART risk score among communities. The secondary outcome was MRI-detected carotid wall volume, a measure of subclinical atherosclerosis. FINDINGS: The mean INTERHEART risk score of all communities was 17·2 (SE 0·2), and more than 85% of individuals had a risk score in the moderate to high risk range. Subclinical atherosclerosis increased significantly across risk score categories (p<0·0001). Socioeconomic advantage (-1·4 score, 95% CI -2·5 to -0·3; p=0·01), trust between neighbours (-0·7, -1·2 to -0·3; p=0·003), higher education level (-1·9, -2·9 to -0·8, p<0·001), and higher social support (-1·1, -2·0 to -0·2; p=0·02) were independently associated with a lower INTERHEART risk score; difficulty accessing routine health care (2·2, 0·3 to 4·1, p=0·02), taking prescription medication (3·5, 2·8 to 4·3; p<0·001), and inability to afford prescription medications (1·5, 0·5 to 2·6; p=0·003) were associated with a higher INTERHEART risk score. Collectively, these factors explained 28% variation in the cardiac risk score among communities. Communities with higher socioeconomic advantage and greater trust, and individuals with higher education and social support, had a lower INTERHEART risk score. Communities with difficulty accessing health care, and individuals taking or unable to afford prescription medications, had a higher INTERHEART risk score. INTERPRETATION: Cardiac risk factors are lower in communities with high socioeconomic advantage, greater trust, social support and educational opportunities, and higher where it is difficult to access health care or afford prescription medications. Strategies to optimise the protective factors and reduce barriers to health care in First Nations communities might contribute to improved health and wellbeing. FUNDING: Heart and Stroke Foundation of Canada, Canadian Partnership Against Cancer, Canadian Institutes for Health Research.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,243 · 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
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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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