Inequities in Diabetes Outcomes among Urban First Nation and Métis Communities: Can Addressing Diversities in Preventive Services Make a Difference?
Notice bibliographique
Résumé
This article primarily aims to demonstrate how diversity is reflected among urban Aboriginal peoples in Canada. Secondly, it uncovers if and how preventive health services in the province of Ontario, Canada are responsive to this diversity. Data for this study were gathered from a review of literature on culturally appropriate health service delivery to Aboriginal peoples in Canada and a qualitative exploratory study conducted with urban First Nation and Métis people, and health service providers and policy makers. The findings from review of literature and the exploratory study indicated that the nature of Aboriginal diversity and its trends are complex. From the document review, we can comprehend that socio-economic disparities among First Nations and Métis, compared to non-Aboriginal people, are reducing slowly; however, evidence from the exploratory study suggested otherwise and indicated that there is also a strong need for First Nation and Métis families to overcome barriers in order to improve their quality of live in urban Ontario, Canada. It is evident that health services for urban First Nation and Métis people cannot address existing health inequities by simplistic application of pan-Aboriginal strategies in preventive services. Initiatives for urban First Nation and Métis people require strategies that are targeted at the unique and distinct needs of First Nation and Métis residents regardless of their legal status, cultural pluralities, socio-economic backgrounds, and place of residence in cities.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».