The relationship between higher rates of COVID-19 and infrastructure on First Nations Reserves in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
In this study, I conducted an ecological analysis at the community level to examine the association between COVID-19 case rates and socioeconomic with infrastructure characteristics in 22 First Nations and 27 non-First Nations communities in Manitoba. I analyzed the association between COVID-19 case rates and socioeconomic variables using linear (bivariate and multivariate) regression and spatial analyses. The data on COVID-19 rates up to June 01, 2021, was obtained from the Government of Manitoba public COVID-19 data portal. The infrastructure and socioeconomic data were obtained from publicly available datasets, including the 2021 Statistics Canada population census database, the Government of Canada database on Indigenous peoples and communities, Government of Manitoba Regional Health Authorities. Information on the geographical coordinates of the communities was from the Canadian Geographical Names Database (CGNDB). The simple linear regression showed COVID-19 case rates in Manitoba were significantly associated with the community rates for (a) unsuitable housing (standardized regression coefficient [β] = 0.65, coefficient of determination [R2]= 0.42, p < 0.05), (b) average household size (β = 0.60, R2 = 0.36, p < 0.05), (c) major repairs in housing needed (β = 0.55, R2 = 0.30, p < 0.05), (d) access to a service centre (β = - 0.45, R2 = 0.21, p < 0.05), (e) proximity to a hospital (β = - 0.56, R2 = 0.31, p < 0.05), (f) median after-tax income (β = - 0.50, R2 = 0.25, p < 0.05), and (g) college degree or higher (β = - 0.47, R2 = 0.22, p < 0.05). There was no significant association between COVID-19 rates and high school degree ((β = - 0.45, R2 = 0.21, not significant). Unsuitable housing was the only statistically significant variable in the multivariate regression (β = 1.59, p < 0.05), and the multivariate model accounted for 58% of the variance observed in the COVID-19 rates. The maps showed that First Nations in northern Manitoba suffered the most from high COVID-19 rates. Pandemic interventions and post-pandemic policies should ensure every community has adequate standard housing, equal access to hospitals, basic income, educational opportunities and road access, particularly in First Nations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».