Mālama nā makua i nā keiki me ka hānō: Native Hawaiian Parents Caring for Their Children with Asthma, (Part 2)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Native Hawaiian children have the highest prevalence of asthma among all ethnicities in Hawai'i. Mlama Part 2 describes continuing research, exploring contemporary native Hawaiian parents' perspective, and experience of caring for their children with asthma in the context of uncertainty while living on the islands of Hawaii, Kauai, Maui, Molokai and Lnai. Design: Descriptive qualitative approach by means of directed content analysis using focus groups was applied to this study. Eight open-ended questions elicited asthma history, asthma management, and how the Hawaiian culture affects parents' health practices. Directed content analysis applied Mishel's Uncertainty in Illness Theory (UIT) to guide data collection, organization, and analysis. Sample: Thirtythree native Hawaiian parents with a child with asthma met in 9 separate focus groups during 2012-2015 on the islands of Hawaii, Kauai, Maui, Molokai, and Lnai. Results: The study's findings were congruent with the first Mlama study results of focus groups on Oahu. Contextual influences including indigenous worldview, cultural values, history, and assimilation and acculturation factors affected native Hawaiian parents' perceptions and experiences with conventional asthma care. Moreover, Hawaiian parents living on islands outside of metropolitan Oahu reported geographic barriers that contributed to their uncertainty. Conclusion: Political action is required for comprehensive medical care, health education, and nursing services to be delivered to families living on all islands. Integrating Hawaiian cultural values, involving 'ohana, and applying complementary alternative therapies as well as standard asthma management will strongly support native Hawaiian parents caring for their children with asthma.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».