Improving Canadian Indigenous Health: Diabetes & Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: This abstract explores improving health outcomes for Canada’s Indigenous peoples. The increased prevalence of cardiovascular diseases (CVD) and diabetes in this population makes this a public health problem because diabetes has long-term complications that affect the cardiovascular system and can result in disability and premature death. Methods: A literature review using specific search terms was performed to find 36 relevant articles. Search databases for the primary and secondary information were CINAHL and PubMED, respectively. Results: The results were classified into five groups: (1) Previous Genetic Protection; (2) Current Day Risk; (3) Diet; (4) Barriers in Developing and Maintaining Health; and (5) Strengths in Developing and Maintaining Health. Non-traditional foods have led to the increased likelihood of developing diabetes by 38%. Social determinants of health act as barriers in managing health. A dissonance between maintaining culture and adapting to modern society has led to acculturation stress, thus increasing the risk of CVD and diabetes in future generations. Discussion & Conclusion: While there is a huge knowledge gap, a vital strength displayed in the Indigenous population is a desire for culturally competent education, which can be addressed through health literacy. Support groups and spirituality can help build capacity in managing their health. By building upon these strengths, self-efficacy can be created within Indigenous communities leading to eventual turning-points that can transform barriers into strengths. Interdisciplinary Reflection: Concepts from the biological and social sciences are combined to show a better representation of the upstream issues that have resulted in an increased prevalence of diabetes and CVD in the Indigenous population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».