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Enregistrement W2098435162 · doi:10.1186/s12909-015-0442-y

What all students in healthcare training programs should learn to increase health equity: perspectives on postcolonialism and the health of Aboriginal Peoples in Canada

2015· article· en· W2098435162 sur OpenAlexafffundabout
Allana S. W. Beavis, Ala Hojjati, Daniel Choudhury, Michelle Fraser, Renée Masching, Stephanie Nixon

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensCAAN Communities, Alliances & NetworkCanadian Physiotherapy AssociationCentre for Disability Prevention and RehabilitationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésPostcolonialism (international relations)Privilege (computing)Health careOppressionColonialismHealth equityContext (archaeology)Equity (law)Medical educationNursingMedicinePublic relationsPolitical scienceSociologyPublic healthGender studiesPoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ongoing role of colonialism in producing health inequities is well-known. Postcolonialism is a theoretical approach that enables healthcare providers to better understand and address health inequities in society. While the importance of postcolonialism and health (PCH) in the education of clinicians has been recognized, the literature lacks guidance on how to incorporate PCH into healthcare training programs. This study explores the perspectives of key informants regarding content related to PCH that should be included in Canadian healthcare training programs, and how this content should be delivered. METHODS: This qualitative study involved in-depth, semi-structured interviews with nineteen individuals with insight into PCH in Canada. Data were analyzed collaboratively to identify, code and translate key emergent themes according to the six phases of the DEPICT method. RESULTS: Three themes emerged related to incorporating PCH into Canadian healthcare training programs: (1) content related to PCH that should be taught; (2) how this content should be delivered, including teaching strategies, who should teach this content and when content should be taught, and; (3) why this content should be taught. For the Canadian context, participants advised that PCH content should include a foundational history of colonization of Aboriginal Peoples in Canada, how structures rooted in colonialism continue to produce health inequities, and how Canadian clinicians' own experiences of privilege and oppression affect their practice. Participants also advised that this content should be integrated longitudinally through a variety of interactive teaching strategies and developed in collaboration with Aboriginal partners to address health inequities. CONCLUSIONS: These findings reinforce that clinicians and educators must understand health and healthcare as situated in social, political and historical contexts rooted in colonialism. Postcolonialism enables learners to understand and respond to how colonialism creates and sustains health inequities. This empirical study provides educators with guidance regarding PCH content and delivery strategies for healthcare training programs. More broadly, this study joins the chorus of voices calling for critical reflection on the limits and harms of an exclusively Western worldview, and the need for action to name and correct past wrongs in the spirit of reconciliation and justice for all.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0380,018
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations97
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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