Learning about Indigenous Health Immersion and Living with Elders in Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Disparities in health outcomes exist between Indigenous and non-Indigenous people and between rural and urban populations. Non- Indigenous healthcare providers are often challenged by the effectiveness of the care they provide to Indigenous people. Training to provide culturally appropriate and safe care offers a potential solution. Aim: The aim of this paper is to describe how the Northern Family Medicine (Norfam) program of Memorial University in Canada was developed. It also discusses how learning about Indigenous health can address the physician human resource need and improve health outcomes for Indigenous people. Method: This paper describes our 18 years of experience of the Norfam program in providing Indigenous culture and health training for family medicine residents and medical students. Norfam has evolved to include learning through immersion in Indigenous communities, and land based experiential learning. Immersion includes working and learning from local health workers and community members. The land-based experience includes a bush walk to share the experience of living on the land with Elders, and to appreciate what the land means to them. Results: The development of the Norfam program has led to filling all the physician positions in our region. Conclusion: The Norfam training program in remote communities, with attention to the needs of the Indigenous population, is associated with meeting the physician human resource need and with improvement in health outcomes of the predominantly Indigenous population in the region.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».