Innovations on a shoestring: a study of a collaborative community-based Aboriginal mental health service model in rural Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collaborative, culturally safe services that integrate clinical approaches with traditional Aboriginal healing have been hailed as promising approaches to ameliorate the high rates of mental health problems in Aboriginal communities in Canada. Overcoming significant financial and human resources barriers, a mental health team in northern Ontario is beginning to realize this ideal. We studied the strategies, strengths and challenges related to collaborative Aboriginal mental health care. METHODS: A participatory action research approach was employed to evaluate the Knaw Chi Ge Win services and their place in the broader mental health system. Qualitative methods were used as the primary source of data collection and included document review, ethnographic interviews with 15 providers and 23 clients; and 3 focus groups with community workers and managers. RESULTS: The Knaw Chi Ge Win model is an innovative, community-based Aboriginal mental health care model that has led to various improvements in care in a challenging rural, high needs environment. Formal opportunities to share information, shared protocols and ongoing education support this model of collaborative care. Positive outcomes associated with this model include improved quality of care, cultural safety, and integration of traditional Aboriginal healing with clinical approaches. Ongoing challenges include chronic lack of resources, health information and the still cursory understanding of Aboriginal healing and outcomes. CONCLUSIONS: This model can serve to inform collaborative care in other rural and Indigenous mental health systems. Further research into traditional Aboriginal approaches to mental health is needed to continue advances in collaborative practice in a clinical setting.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».