Creation of First Nations Health Profiles Through Data Linkage in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundFirst Nation peoples (FNs) were not able to identify themselves within administrative datasets due to lack of FNs identifiers, which perpetuates a pan-indigenous approach in advocacy and evaluation capabilities. Linking databases improves the quality and accuracy of FNs health data and offsets the burden of survey fatigue in communities. Creating community profiles helps FNs in identifying health status priorities for communities, Tribal Council and other geographically defined areas.
 MethodsA resolution was passed in September 2017 to link Indian Status Registry (ISR) file with Manitoba Health Registry, with First Nations Health and Social Secretariat of Manitoba (FNHSSM) and Health Information Research Governance Committee (HIRGC) oversight to create a Key Linked file which has First Nations specific information. Encrypted Personal Health Information Numbers (PHINs) were added to the Key Linked file to create a Manitoba First Nations Research file which is linkable to other databases. Information Sharing Agreements (ISA) have been developed with federal and provincial governments to mandate the processes for data linkage.
 ResultsA resolution was passed in September 2017 to link Indian Status Registry (ISR) file with Manitoba Health Registry, with First Nations Health and Social Secretariat of Manitoba (FNHSSM) and Health Information Research Governance Committee (HIRGC) oversight to create a Key Linked file which has First Nations specific information. Encrypted Personal Health Information Numbers (PHINs) were added to the Key Linked file to create a Manitoba First Nations Research file which is linkable to other databases. Information Sharing Agreements (ISA) have been developed with federal and provincial governments to mandate the processes for data linkage.
 ConclusionData Linkage is a key process to assert self-determination, strengthen FNs data governance and achieve Data Sovereignty. Linking databases creates opportunities for FNs to access accurate data that will assist their Nations to lead their own health research and program evaluation that are driven by their own needs and priorities.
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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».