Factors influencing health care utilisation among Aboriginal cardiac patients in central Australia: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aboriginal Australians suffer from poorer overall health compared to the general Australian population, particularly in terms of cardiovascular disease and prognosis following a cardiac event. Despite such disparities, Aboriginal Australians utilise health care services at much lower rates than the general population. Improving health care utilisation (HCU) among Aboriginal cardiac patients requires a better understanding of the factors that constrain or facilitate use. The study aimed to identify ecological factors influencing health care utilisation (HCU) for Aboriginal cardiac patients, from the time of their cardiac event to 6-12 months post-event, in central Australia. METHODS: This qualitative descriptive study was guided by an ecological framework. A culturally-sensitive illness narrative focusing on Aboriginal cardiac patients' "typical" journey guided focus groups and semi-structured interviews with Aboriginal cardiac patients, non-cardiac community members, health care providers and community researchers. Analysis utilised a thematic conceptual matrix and mixed coding method. Themes were categorised into Predisposing, Enabling, Need and Reinforcing factors and identified at Individual, Interpersonal, Primary Care and Hospital System levels. RESULTS: Compelling barriers to HCU identified at the Primary Care and Hospital System levels included communication, organisation and racism. Individual level factors related to HCU included language, knowledge of illness, perceived need and past experiences. Given these individual and health system barriers patients were reliant on utilising alternate family-level supports at the Interpersonal level to enable their journey. CONCLUSION: Aboriginal cardiac patients face significant barriers to HCU, resulting in sub-optimal quality of care, placing them at risk for subsequent cardiovascular events and negative health outcomes. To facilitate HCU amongst Aboriginal people, strategies must be implemented to improve communication on all levels and reduce systemic barriers operating within the health system.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».