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Enregistrement W3090107380 · doi:10.24095/hpcdp.33.4.09f

Forum pancanadien – Nos méthodes d'identification et de recension des Autochtones influent-elles sur l'évaluation du fardeau de la maladie de ce groupe de population?

2013· article· fr· W3090107380 sur OpenAlexaffvenueabout
WW Chan, C. S. Ng, T. Kue Young

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Nous avons examiné la concordance entre les questions de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) relatives à l'identité et à l'ascendance utilisées pour évaluer la taille de la population autochtone au Canada et avons cherché à déterminer si les différentes définitions ont une incidence sur la prévalence de certaines maladies chroniques. Méthodologie D'après le fichier de microdonnées combinées sur les réponses aux questions sur l'identité et l'ascendance de l'ESCC de 2009-2010, les participants autochtones se divisent en quatre groupes : 1. identité seulement; 2. ascendance seulement; 3. ascendance ou identité et 4. ascendance et identité. La prévalence du diabète, de l'arthrite et de l'hypertension est évaluée à partir des déclarations des participants concernant le diagnostic reçu d'un professionnel de la santé. Résultats Parmi les participants qui s'identifient comme autochtones, seuls 63 % déclarent avoir un ancêtre autochtone; parmi ceux qui se disent d'ascendance autochtone, seuls 57 % s'identifient comme Autochtones. Le manque de concordance diffère également selon que le sujet est membre des Premières nations, Métis ou Inuit. Cependant, les différences entre méthodes d'estimation de la population autochtone n'ont pas d'incidence significative sur la prévalence des trois maladies chroniques choisies. Conclusion Le manque de concordance doit être étudié de plus près, en combinant plus de cycles de l'ESCC afin de comparer les écarts entre les régions, les sexes et les statuts socioéconomiques. Il serait bon aussi d'en examiner cette incidence sur d'autres problèmes de santé.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,006

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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