Summary findings from Tracks surveys implemented by First Nations in Saskatchewan and Alberta, Canada, 2018–2020
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Public Health Agency of Canada's integrated bio-behavioural surveillance system-Tracks surveys-assesses the burden of HIV, hepatitis C and associated risks in key populations in Canada. From 2018-2020, Tracks surveys were successfully implemented by First Nations Health Services Organizations in Alberta and Saskatchewan. Methods: First Nations-led survey teams invited community members who identified as First Nations, Inuit or Métis to participate in Tracks surveys and testing for HIV, hepatitis C and syphilis. Information was collected on social determinants of health, use of prevention services, substance use, sexual behaviours and care for HIV and hepatitis C. Descriptive statistics are presented. Results: Of the 1,828 survey participants, 97.4% self-identified as First Nations and 91.4% lived in an on-reserve community. Over half (52.2%) were cisgender female, average age was 36.3 years, 82.5% lived in stable housing, 82% had access to primary healthcare and 73.8% reported having good to excellent mental health. Most participants (97%) had a family member who had experienced residential school. High proportions experienced stigma and discrimination (65.6%), financial strain (64.3%) and abuse in childhood (65.1%). Testing for HIV (62.8%) and hepatitis C (55.3%) was relatively high. Prevalence of HIV was 1.6% (of whom 64% knew their infection status). Hepatitis C ribonucleic acid prevalence was 5% (44.9% of whom knew their current infection status). Conclusion: Historical and ongoing experiences of trauma, and higher prevalence of hepatitis C were identified, reaffirming evidence of the ongoing legacies of colonialism, Indian Residential Schools and systemic racism. High participation in sexually transmitted blood-borne infection testing and prevention reflect the importance of First Nations-led culturally sensitive, safe and responsive healthcare services and programs to effect improved outcomes for First Nations peoples.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».