Ethnic and Regional Differences in Prevalence and Correlates of Chronic Diseases and Risk Factors in Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionWe investigated ethnic and geographic variations in major chronic diseases and risk factors in northern Canada, an area that is undergoing rapid changes in its social, cultural, and physical environments.MethodsSelf-report data were obtained from the population-based Canadian Community Health Survey in 2000-2001 and 2005-2006 for Aboriginal and non-Aboriginal respondents from the 3 regions of northern Canada: Yukon, Northwest Territories, and Nunavut. Crude prevalence estimates, adjusted odds ratios (AORs), and confidence intervals were calculated for multiple chronic diseases and risk factors.ResultsThe percentage of Aboriginal respondents who reported having any chronic health condition increased between the 2 cycles of data collection, but did not change for non-Aboriginal respondents. AORs for heart disease, arthritis, and asthma varied by ethnicity or region. AORs for overweight, obesity, daily smoking, regular and binge drinking, and infrequent physical/leisure activity were also substantially different for Aboriginal and non-Aboriginal respondents or among respondents from the 3 northern regions.ConclusionThe changing profile of health in northern Canada suggests a need for action on health policy about the delivery of community-based primary prevention interventions and further research about the determinants of health and health care use.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».