Grappes de multimorbidité chez les Autochtones et chez les non-Autochtones d'origine blanche au Canada
Bibliographic record
Abstract
<sec> <title>Introduction</title> Les profils de multimorbidité, c'est-à-dire la présence concomitante de deux maladies chroniques ou plus, ne sont pas nécessairement constants d'une population à l'autre. Les objectifs de notre étude étaient de comparer les estimations relatives à la prévalence de la multimorbidité entre une population canadienne autochtone et une population appariée non autochtone d'origine blanche et de définir les grappes de maladies chroniques caractérisant ces deux groupes. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Nous avons utilisé les données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) pour cibler les répondants adultes (18 ans et plus) ayant déclaré être d'origine autochtone ou d'origine non autochtone blanche et être atteints d'au moins 2 des 15 maladies chroniques les plus fréquentes visées par l'ESCC. Les Autochtones répondant à ces critères ont été appariés en fonction du sexe et de l'âge à des non-Autochtones d'origine blanche. Les analyses ont été stratifiées par âge (18 à 54 ans, 55 ans et plus). Nous avons estimé la prévalence en utilisant la pondération employée dans l'enquête. Nous avons procédé à une analyse de structure latente (ASL) pour définir les grappes de maladies. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Nous avons apparié 1 642 répondants autochtones au même nombre de répondants non autochtones d'origine blanche. Sur l'ensemble, 38,9 % (IC à 95 %: 36,5 % à 41,3 %) des Autochtones étaient atteints de deux maladies chroniques ou plus, contre 30,7 % (IC à 95 %: 28,9 % à 32,6 %) des non-Autochtones. La comparaison des résultats de l'ASL a révélé que le meilleur ajustement aux données était obtenu avec trois grappes ou avec quatre grappes. Alors que les maladies concomitantes qui se manifestaient chez les personnes les plus âgées des deux populations avaient tendance à être similaires, les groupes plus jeunes de ces deux populations présentaient des différences. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Un petit groupe de répondants autochtones dans le groupe des plus jeunes présentait un profil complexe de maladies chroniques concomitantes. Ces personnes tireraient sans doute grand profit de programmes de gestion des maladies. </sec>
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".