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Enregistrement W2528586959 · doi:10.1186/s12913-016-1707-9

Enhancing health care equity with Indigenous populations: evidence-based strategies from an ethnographic study

2016· article· en· W2528586959 sur OpenAlexafffundabout
Annette J. Browne, Colleen Varcoe, Josée G. Lavoie, Victoria Smye, Sabrina T. Wong, Murry Krause, David Tu, Olive Godwin, Koushambhi Basu Khan, Alycia Fridkin

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensProvincial Health Services AuthorityPositive Living NorthVancouver Native Health SocietyOntario Tech UniversityFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousNursing researchHealth informaticsHealth administrationMedicinePublic healthHealth equityHealth careHealth economicsEquity (law)Health services researchNursingFamily medicineEconomic growthPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Structural violence shapes the health of Indigenous peoples globally, and is deeply embedded in history, individual and institutional racism, and inequitable social policies and practices. Many Indigenous communities have flourished, however, the impact of colonialism continues to have profound health effects for Indigenous peoples in Canada and internationally. Despite increasing evidence of health status inequities affecting Indigenous populations, health services often fail to address health and social inequities as routine aspects of health care delivery. In this paper, we discuss an evidence-based framework and specific strategies for promoting health care equity for Indigenous populations. METHODS: Using an ethnographic design and mixed methods, this study was conducted at two Urban Aboriginal Health Centres located in two inner cities in Canada, which serve a combined patient population of 5,500. Data collection included in-depth interviews with a total of 114 patients and staff (n = 73 patients; n = 41 staff), and over 900 h of participant observation focused on staff members' interactions and patterns of relating with patients. RESULTS: Four key dimensions of equity-oriented health services are foundational to supporting the health and well-being of Indigenous peoples: inequity-responsive care, culturally safe care, trauma- and violence-informed care, and contextually tailored care. Partnerships with Indigenous leaders, agencies, and communities are required to operationalize and tailor these key dimensions to local contexts. We discuss 10 strategies that intersect to optimize effectiveness of health care services for Indigenous peoples, and provide examples of how they can be implemented in a variety of health care settings. CONCLUSIONS: While the key dimensions of equity-oriented care and 10 strategies may be most optimally operationalized in the context of interdisciplinary teamwork, they also serve as health equity guidelines for organizations and providers working in various settings, including individual primary care practices. These strategies provide a basis for organizational-level interventions to promote the provision of more equitable, responsive, and respectful PHC services for Indigenous populations. Given the similarities in colonizing processes and Indigenous peoples' experiences of such processes in many countries, these strategies have international applicability.

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)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations357
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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