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Enregistrement W4401240819 · doi:10.1080/22423982.2024.2378581

Mortality in Innu communities in Labrador, 1993-2018: a cross-sectional study of causes and location of death

2024· article· en· W4401240819 sur OpenAlexaffabout
Russell Dawe, Jack Penashue, John Knight, Andrea Pike, Mary Pia Benuen, Anastasia Qupee, Nathaniel J. Pollock

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaAssembly of First NationsNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyCross-sectional studyDemographyPhysical geographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, most people prefer to die at home. However, the proportion of deaths that occur in hospital has increased over time. This study examined mortality rates and proportionate mortality in Innu communities in Labrador, and compared patterns to other communities in Labrador and Newfoundland. We conducted a cross-sectional ecological study with mortality data from the vital statistics system. This included information about all deaths in Newfoundland and Labrador from 1993 to 2018. We used descriptive statistics and rates to examine patterns by age, sex, cause and location. During the 2003 to 2018 period the leading cause of death in the Innu communities (excluding external causes) was cancer, followed by circulatory disease and respiratory disease. Between 1993 and 2018, there was a lower percentage of hospital deaths and a higher percentage of at home deaths in Innu communities than in the rest of the province. The majority of deaths among Innu were due to cancer and chronic diseases. We found a higher percentage of at home deaths in Innu communities compared to the rest of the province.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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