P.188 Neurotrauma in Indigenous populations of Canada: challenges and future directions: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurotrauma accounts for over 24 000 hospitalizations annually in Canada. Among those affected, Indigenous peoples are disproportionately impacted. The goal of this scoping review is to identify factors underlying these disparities. Methods: A scoping review was conducted to collect papers pertaining to neurotrauma in Indigenous populations of Canada. Using MEDLINE, 676 articles were screened with MeSH terms including ‘Indigenous’, ‘spinal cord injuries’, ‘brain injuries, traumatic’ and ‘Canada’ as of April 2021. Results: Studies report over twice the incidence of traumatic brain injury and traumatic spinal cord injury in Indigenous populations compared to non-Indigenous populations. The burden of neurotrauma is attributable to infrastructure disparities in rural communities and reserves, elevated rates of substance use and violence, and inequities in treatment and rehabilitation following injury. These issues are deeply rooted in the trauma endured by Indigenous peoples through the course of Canadian history, owing to government policies that severely impacted their socioeconomic conditions, culture, and access to healthcare services. Conclusions: Systems-level interventions guided by Indigenous community members will help to address the disparities that Indigenous peoples face in the care and rehabilitation of neurotrauma. This study will inform further research of culturally appropriate approaches to reduce neurotrauma burden among Indigenous peoples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».