Monitoring chronic diseases in Canada: the Chronic Disease Indicator Framework
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Public Health Agency of Canada developed the Chronic Disease Indicator Framework (the Framework) with the goal of systematizing and enhancing chronic disease surveillance in Canada by providing the basis for consistent and reliable information on chronic diseases and their determinants. METHODS: Available national and international health indicators, frameworks and national health databases were reviewed to identify potential indicators. To make sure that a comprehensive and balanced set of indicators relevant to chronic disease prevention was included, a conceptual model with "core domains" for grouping eligible indicators was developed. Specific selection criteria were applied to identify key measures. Extensive consultations with a broad range of government partners, non-governmental organizations and public health practitioners were conducted to reach consensus and refine and validate the Framework. RESULTS: The Framework contains 41 indicators organized in a model comprised of 6 core domains: social and environmental determinants, early life / childhood risk and protective factors, behavioural risk and protective factors, risk conditions, disease prevention practices, and health outcomes/status. Also planned is an annual release of updated data on the proposed set of indicators, including national estimates, breakdowns by demographic and socioeconomic variables, and time trends. CONCLUSIONS: Understanding the evidence related to chronic diseases and theirdeterminants is key to interpreting trends and crucial to the development of public health interventions. The Framework and its related products have the potential of becoming an indispensable tool for evidence-informed decision making in Canada.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».