Older immigrant Sikh men's perspective of the challenges of managing coronary heart disease risk
Notice bibliographique
Résumé
Background Gender and ethnocultural affiliation can have a significant impact on peoples’ beliefs about, and their capacity to manage, their health. We aimed to describe the gender- and ethnoculturally-based influences associated with the process that Sikh men undergo when faced with managing coronary artery disease (CAD) risk. Methods This was a grounded theory study with 10 Sikh men. Data were collected through audio-taped semi-structured interviews. The transcribed interviews were analyzed using constant comparative methods. Results The core variable was ‘meeting the challenge’. There were three main phases that encompassed the process of managing CAD and its associated risks. These included: pre-diagnosis or event, the liminal (changing) self, and living with CAD. The most salient risk factors that Sikh men reported included ongoing stress, high levels of alcohol intake and reduced physical activity. The challenges to managing these risk factors included economically-driven change in status within the family, language barriers, and religious beliefs regarding destiny. Conclusions Older immigrant Sikh men may encounter difficulty accessing the healthcare system due to language barriers and religious beliefs, and they are disinclined to investigate the causes of their illness. Health-care providers, and those that create health policy, should work with the Sikh community to develop ethnoculturally sensitive care, and to develop resources to increase health promotion.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».