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Enregistrement W3164811793

COVID-19 Pandemic: Implications for First Nations Communities in Northern Ontario

2021· article· en· W3164811793 sur OpenAlexaffvenueabout
Cole Anderson, Cale Leeson, Alexandra Valcourt, Diana Urajnik

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Medical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessPandemicPublic healthGovernment (linguistics)Economic growthHealth carePolitical sciencePopulationEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineDiseaseNursingInfectious disease (medical specialty)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent surge of Coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases in First Nations communities during the second wave of the pandemic has raised concerns over the susceptibility of First Nations communities to COVID-19, as well as the preparedness of Canada’s healthcare system in supporting isolated First Nations communities during the pandemic. Despite government initiatives and funding throughout the pandemic, it is well established that First Nations communities continue to face longstanding health disparities when compared to the rest of the Canadian population. In this commentary, we argue for a multidimensional approach that encompasses the social determinants of health for understanding the susceptibility of First Nations to COVID-19 outbreaks, and potential solutions aimed at primary prevention and community preparedness that will benefit First Nations communities across Canada. Based on this approach, we recommend that healthcare providers and community members advocate at both provincial and federal levels for proper housing, access to clean water, implementation of culturally competent care into practice, adequate health teaching and understanding of public health recommendations (e.g. proper handwashing techniques) and robust monitoring of patients who may be at risk for COVID-19 infection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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