Strategies for health education in North American immigrant populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This article is intended to stimulate critical thinking about barriers and strategies related to health education for immigrant populations. Its rationale is to promote an understanding and appreciation for the individuality and diversity of immigrant beliefs, values and culture, and how these contribute to health education through nursing practice, research and theory. BACKGROUND: Since 2005, over 1,250,000 immigrants annually have obtained legal permanent residence in North America [over 1 million annually in the United States of America (USA) and over 250,000 annually in Canada]. THE PROBLEM: While a broad immigration policy leads to population growth, cultural change and ethnic diversity, migration impacts immigrants' health status. In North America, the 'healthy immigrant effect', whereby immigrants generally tend to be healthier than individuals born in host countries, steadily declines after immigration. METHODS: Immigration statistics and reports on literacy and learning were sourced from official websites in Canada and the USA. These were reviewed and discussed in the context of scholarly published literature on health literacy, health education and health promotion. OPPORTUNITIES: Promoting health in immigrant populations is difficult due to cultural, linguistic, health literacy and socio-economic barriers. Cultural sensitivity, careful inquiry and comprehensive knowledge of immigrants' social circumstances are essential to every health education programme. CONCLUSION: Strategies for immigrant health education must be technologically diverse, involve partnerships with multidisciplinary professionals, elicit active community participation, and facilitate language transfer and interpretation. Future research must continue to explore these barriers and strategies, using both qualitative and quantitative methodologies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle