Achieving Cultural Integration in Health Services: Design of Comprehensive Hospital Model for Traditional Healing, Medicines, Foods and Supports
Notice bibliographique
Résumé
Genuine cross-cultural competency in health requires the effective integration of traditional and contemporary knowledge and practices. This paper outlines an analytical framework that assists patients/clients, providers, administrators, and policy-makers with an enhanced ability to make appropriate choices, and to find pathways to true healing while ensuring that the required care is competently, safely and successfully provided. Examples presented are primarily based on experience of the Sioux Lookout Meno Ya Win Health Centre (SLMHC), which serves a diverse, primarily Anishinabe population living in 32 Northern Ontario communities spread over 385,000 sq. km. SLMHC has a specific mandate, among Ontario hospitals, to provide a broad set of services that address the health and cultural needs of a largely Aboriginal population. We will outline our journey to date towards the design and early stages of implementation of our comprehensive minoyawin1 model of care. This includes an evaluation of the initial outcomes. This model focuses on cross-cultural integration in five key aspects of all of our services:Odabidamageg (governance and leadership).Wiichi’iwewin (patient and client supports).Andaw’iwewin (traditional healing practices).Mashkiki (traditional medicines).Miichim (traditional foods).The paper outlines a continuum of program development and implementation that has allowed core elements of our programming to be effectively integrated into the fabric of all that we do. Outcomes to date are identified, and potentially transferable practices are identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».