Diagnostic testing and vaccination for COVID-19 among First Nations, Metis and Inuit in Manitoba, Canada: protocol for a nations-based cohort study using linked administrative data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Decades of research demonstrate that First Nations, Metis and Inuit (FN/M/I) populations have differential access to diagnostic and therapeutic healthcare. Emerging evidence shows that this continues to be the case during the SARS-CoV-2 pandemic. In an effort to rectify these differences in access to care, our team, which is co-led by FN/M/I partners, will generate and distribute evidence on COVID-19 diagnostic testing and vaccination in high-priority FN/M/I populations in Manitoba, with the goal of identifying system-level and individual-level factors that act as barriers to equitable care and thereby informing Indigenous-led public health responses. METHODS AND ANALYSIS: Our nations-based approach focuses on FN/M/I populations with separate study arms for each group. Linked administrative health data on COVID-19 diagnostic testing and vaccinations are available on a weekly basis. We will conduct surveillance to monitor trends in testing and vaccination among each FN/M/I population and all other Manitobans, map the geographic distribution of these outcomes by health region and tribal council, and identify barriers to testing and vaccination to inform public health strategies. We will follow the course of the pandemic starting from January 2020 and report findings quarterly. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approvals have been granted by the University of Manitoba Research Ethics Board and from each of our FN/M/I partners' organisations. Our team is committed to engaging in authentic relationship-based research that follows First Nations, Metis and Inuit research ethics principles. Our FN/M/I partners will direct the dissemination of new information to leadership in their communities (health directors, community health organisations) and to decision-makers in the provincial Ministry of Health. We will also publish in open-access journals. The study will create ongoing capacity to monitor Manitoba's pandemic response and ensure potential health inequities are minimised, with learnings applicable to other jurisdictions where detailed administrative data may not be available.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | high |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,007 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».