Achieving cultural safety in Aboriginal health services: implementation of a crosscultural safety model in a hospital setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Genuine cross-cultural competency in health requires the effective integration of traditional and contemporary knowledge and practices. This paper presents an analytical framework that aims to enhance the ability of patients/clients, providers, administrators and policy makers to make appropriate choices, and to find pathways to true healing while ensuring that the required care is competently, safely and successfully provided. The examples presented are primarily based on the experience of the Sioux Lookout Meno Ya Win Health Centre (SLMHC), which serves a diverse, primarily Anishnabe population living in 32 northern Ontario communities spread over an area of 385 000 km2 of Canada. The SLMHC has a specific mandate, among Ontario hospitals, to provide a broad set of services that address the health and cultural needs of a largely First Nations population. We describe our journey to date to implement our comprehensive minoyawin model of care, including an evaluation of the initial outcomes. Minoyawin is an Anishnabe term that denotes health, wellness or well-being – a state of wholeness in the spiritual, mental, emotional and physical make-up of the person. The model focuses on cross-cultural integration in five key aspects of all of our services: Odabidamageg (governance and leadership) Wiichi’iwewin (patient and client supports) . Andaw’iwewin (traditional healing practices) Mashkiki (traditional medicines) Miichim (traditional foods). The paper outlines a continuum of programme development and implementation that has allowed core elements of our programming to be effectively integrated into the fabric of all that we do. Outcomes to date and practices that are potentially transferable are identified.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle