Epidemiology and healthcare utilization of First Nations peoples living with spinal cord injury in Alberta: an observational study to explore health inequities
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective observational cohort study. OBJECTIVES: Estimate spinal cord injury (SCI) prevalence in First Nations and non-First Nations populations and compare healthcare utilization as an indirect marker of health inequities. SETTING: Alberta, Canada. METHODS: We created a prevalent adult SCI cohort by identifying cases between April 1, 2002 and December 31, 2017 who were followed for common SCI complications and location of healthcare access from January 1, 2018 to December 31, 2019 using administrative data sources housed within Alberta Health Services (AHS). First Nations and non-First Nations SCI cohorts were divided into SCI etiology: traumatic SCI (TSCI) and non-traumatic SCI (NTSCI). Statistical analyses compared prevalence, demographics, healthcare utilization, and SCI complication rates. A secondary analysis was performed using case matching for demographics, injury type, injury level, and comorbidities. RESULTS: TSCI prevalence: 248 and 117 per 100,000 in First Nations and non-First Nations cohorts, respectively. NTSCI prevalence: 74 and 50 per 100,000 in First Nations and non-First Nations cohorts, respectively. Visit rates were higher in the TSCI First Nations cohort for visits to General Practitioner (GP), Emergency Department (ED), inpatient visits, and inpatient days with higher complication rates due to pulmonary, genitourinary, skin, and 'other' causes after case matching. Visits rates were higher in the NTSCI First Nations cohort for GP and specialists without differences in complication types after case matching. CONCLUSIONS: Significant differences exist between First Nations and non-First Nations cohorts living with SCI in Alberta, suggesting healthcare inequities against First Nations Peoples in this province.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».