Recommended Mitigation Measures for an Influenza Pandemic in Remote and Isolated First Nations Communities of Ontario, Canada: A Community-Based Participatory Research Approach
Notice bibliographique
Résumé
Influenza pandemics disproportionately impact remote and/or isolated Indigenous communities worldwide. The differential risk experienced by such communities warrants the recommendation of specific mitigation measures. Interviewer-administered questionnaires were conducted with adult key health care informants from three remote and isolated Canadian First Nations communities of sub-Arctic Ontario. Forty-eight mitigation measures (including the setting, pandemic period, trigger, and duration) were questioned. Participants’ responses were summarized and collected data were deductively and inductively coded. The participants recommended 41 of the questioned mitigation measures, and often differed from previous literature and national recommendations. Results revealed that barriers, such as overcrowded housing, limited supplies, and health care infrastructure, impacted the feasibility of implementing mitigation measures. These findings suggest that pandemic plans should recommend control strategies for remote and isolated Canadian First Nations communities that may not be supported in other communities. These findings highlight the importance of engaging locally impacted populations using participatory approaches in policy decision-making processes. Other countries with remote and/or isolated Indigenous communities are encouraged to include recommendations for mitigation measures that specifically address the unique needs of such communities in an effort to improve their health outcomes during the next influenza pandemic.
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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 | 0,027 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».