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Enregistrement W1506314815 · doi:10.1186/s13012-015-0261-x

Enablers and barriers to the implementation of primary health care interventions for Indigenous people with chronic diseases: a systematic review

2015· review· en· W1506314815 sur OpenAlexaboutno aff
Odette Pearson, Karolina Lisy, Carol Davy, Edoardo Aromataris, Elaine Kite, Craig Lockwood, Dagmara Riitano, Katharine McBride, Alex Brown

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Primary Health Care Research Institute, Australian National University
Mots-clésCINAHLMedicinePsychological interventionIndigenousHealth informaticsHealth services researchNursingNursing researchHealth careHealth administrationPsycINFOMEDLINEHealth policyQualitative researchPublic healthFamily medicinePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Access to appropriate, affordable, acceptable and comprehensive primary health care (PHC) is critical for improving the health of Indigenous populations. Whilst appropriate infrastructure, sufficient funding and knowledgeable health care professionals are crucial, these elements alone will not lead to the provision of appropriate care for all Indigenous people. This systematic literature review synthesised international evidence on the factors that enable or inhibit the implementation of interventions aimed at improving chronic disease care for Indigenous people. METHODS: A systematic review using Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE) (PubMed platform), Web of Science, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), PsycINFO, Excerpta Medica Database (EMBASE), ATSIHealth, Australian Indigenous HealthInfoNet via Informit Online and Primary Health Care Research and Information Service (PHCRIS) databases was undertaken. Studies were included if they described an intervention for one or more of six chronic conditions that was delivered in a primary health care setting in Australia, New Zealand, Canada or the United States. Attitudes, beliefs, expectations, understandings and knowledge of patients, their families, Indigenous communities, providers and policy makers were of interest. Published and unpublished qualitative and quantitative studies from 1998 to 2013 were considered. Qualitative findings were pooled using a meta-aggregative approach, and quantitative data were presented as a narrative summary. RESULTS: Twenty three studies were included. Meta-aggregation of qualitative data revealed five synthesised findings, related to issues within the design and planning phase of interventions, the chronic disease workforce, partnerships between service providers and patients, clinical care pathways and patient access to services. The available quantitative data supported the qualitative findings. Three key features of enablers and barriers emerged from the findings: (1) they are not fixed concepts but can be positively or negatively influenced, (2) the degree to which the work of an intervention can influence an enabler or barrier varies depending on their source and (3) they are inter-related whereby a change in one may effect a change in another. CONCLUSIONS: Future interventions should consider the findings of this review as it provides an evidence-base that contributes to the successful design, implementation and sustainability of chronic disease interventions in primary health care settings intended for Indigenous people.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,012
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,430 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations163
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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