Prevalence and factors associated with pain-related disabilities among Inuit in Canada in 2017: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Working with an Indigenous Advisory Committee, including an Inuit Health Advisor and Researcher, we analyzed the 2017 Aboriginal Peoples Survey to examine prevalence and factors associated with pain-related disabilities (PRDs) among Inuit in Canada. Self-reported data were collected from Inuit ≥15 years. PRDs were defined as 'sometimes', 'often', or 'always' experiencing activity limitations due to pain from a long-term condition lasting ≥ six months. We computed PRD prevalence [95% CI] overall, and by geographic location, age, sex, type and number of co-existing disabilities. Modified Poisson regression with robust variance estimation modelled associations between Inuit social determinants of health and PRDs. Person-level and bootstrap weights were applied for all analyses. Among Inuit, 11.1% [10.0, 12.4] reported PRDs. Females [13.4% (11.8, 15.1)], individuals 55 + [23.7% (21.6, 25.9)], and those who lived outside Inuit Nunangat [17.1% (14.1, 20.5)] experienced higher prevalence of PRDs. Prevalence increased with the number of disabilities-highest among those with co-existing physical disabilities. Additionally, higher education, residential school attendance, and those who experienced difficulties related to food, housing, employment, and health were more likely to report PRDs. Characteristics which may increase the risk of PRDs need to be shared with Inuit stakeholders to guide next steps for awareness, advocacy, services and interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».