Development and Use of Health-Related Technologies in Indigenous Communities: Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older Indigenous adults encounter multiple challenges as their age intersects with health inequities. Research suggests that a majority of older Indigenous adults prefer to age in place, and they will need culturally safe assistive technologies to do so. OBJECTIVE: The aim of this critical review was to examine literature concerning use, adaptation, and development of assistive technologies for health purposes by Indigenous peoples. METHODS: Working within Indigenous research methodologies and from a decolonizing approach, searches of peer-reviewed academic and gray literature dated to February 2016 were conducted using keywords related to assistive technology and Indigenous peoples. Sources were reviewed and coded thematically. RESULTS: Of the 34 sources captured, only 2 concerned technology specifically for older Indigenous adults. Studies detailing technology with Indigenous populations of all ages originated primarily from Canada (n=12), Australia (n=10), and the United States (n=9) and were coded to four themes: meaningful user involvement and community-based processes in development, the digital divide, Indigenous innovation in technology, and health technology needs as holistic and interdependent. CONCLUSIONS: A key finding is the necessity of meaningful user involvement in technology development, especially in communities struggling with the digital divide. In spite of, or perhaps because of this divide, Indigenous communities are enthusiastically adapting mobile technologies to suit their needs in creative, culturally specific ways. This enthusiasm and creativity, coupled with the extensive experience many Indigenous communities have with telehealth technologies, presents opportunity for meaningful, culturally safe development processes.
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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 | 0,022 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».