Experiences of the Red River Métis with COVID-19 Policy Decisions: A partnership-based, whole-population linked administrative data study
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesIndigenous peoples, like Red River Métis, were greatly affected by COVID-19. Manitoba’s Indigenous COVID-19 vaccine policy initially focused exclusively on First Nations. Red River Métis, one of Canada’s recognized Indigenous peoples, were not prioritized. We examined the health outcomes of these policy decisions. MethodThis retrospective cohort study leveraged data available in the Manitoba Population Research Data Repository. We linked data from the Métis Population Database to whole-population COVID testing and vaccination data, and administrative data on health service use. Restricted mean survival time models tested whether vaccination uptake differed between Red River Métis and all other Manitobans (AOM), adjusting for sociodemographic characteristics and comorbidities. A Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Vaccinated model simulated how prioritizing Red River Métis for vaccination at the same time as First Nations may have altered the pandemic curve. We used estimates to model associated reductions in health service use for Red River Métis. ResultsCumulative prevalence of COVID-19 infection rates were similar between Métis and AOM until May 2021 when rates became higher among Métis. Between May and December 2021, rates of first vaccination were lower among Metis than AOM. Métis were more likely than AOM to be hospitalized due to Covid-19 between March and August 2021 and visit physicians for COVID related reasons from October 2020 to Feb 2021 and November 2021 to March 2022. Simulation analyses showed that prioritizing Red River Métis at the same time as First Nations would have reduced the peak infection rate by 54.6% reducing health service use. ConclusionsUnderstanding the experiences of Red River Métis relative to AOM is critical to identifying public health strategies which close gaps in vaccine uptake and infections. Including Red River Métis with other Indigenous populations may have reduced adverse outcomes and health service use associated with COVID-19.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».