Advancing Public Health Insight: Protocol for the Population Health Study in Kalaallit Nunaat (Greenland) 2024–2026
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The public health strategy in Kalaallit Nunaat, known as Inuuneritta, guides national health priorities and is monitored in part by the Population Health Surveys in Kalaallit Nunaat. These surveys, initiated in 1993, provide crucial data supporting public health initiatives and scientific research. The present study is methodologically similar to the original survey from 1993, with emphasis on the close collaboration with the community in Kalaallit Nunaat. AIM: This protocol outlines the Population Health Study in Kalaallit Nunaat 2024-2026. METHODS: The cross-sectional random sampling aims for national and municipal representation and includes both rural and remote areas. It is the aim to recruit 3500 participants (⩾15 years old), equivalent to 620 from each municipality plus an additional 400 from the remote east coast of Kalaallit Nunaat. Data will be collected via (a) an interviewer administered questionnaire, (b) qualitative interviews in the form of Sharing Circles and individual interviews among selected participants and (c) a few clinical examinations not including blood sampling. It covers a wide range of health determinants, such as self-rated health, disabilities, mental health, suicide, smoking, alcohol use, diet, time spent in nature, climate change and adverse childhood experiences. DISCUSSION: The study's design reflects a balance between resource considerations and comprehensive data collection. The study aims to advance our understanding of the public health landscape in Kalaallit Nunaat and findings will inform policy, enable evidence-based interventions and monitoring of the public health strategy.
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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 | 0,031 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».