The need for diabetes interventions to have a life course perspective rooted in critical decolonizing Indigenous theory
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a multifaceted disease, with a myriad of causes. Diabetes has been linked to reducing lifespan 5-15 years, contributing to: cardiovascular disease, renal failure, amputation, stroke, heart attack and blindness. Diabetes currently affects 3.4 million Canadians, with that number projected to increase to 5 million in 2025 (CNIB, 2015). Diabetes has been shown to affect Indigenous populations disproportionately from the rest of the Canadian populations, with those living on First Nation reserves having a diagnosis rate 3-5 times higher (PHAC, 2011). The purpose of this review is to critically analyze diabetes interventions that have been initiated on First Nation reserves in Canada and evaluate their effectiveness, while advocating for interventions to use ideas derived from life course theory and critical decolonizing Indigenous theory to target children. Life course theory posits that development occurs over the lifespan within social and historical constraints, and with respect to diabetes, can begin to manifest through key events stemming from as early as gestation (Elder, Johnson and Crosnoe, 2003; Hertzman and Power, 2006). Critical decolonizing theory, in part, looks to identify the ways colonization has impacted the health of Indigenous peoples, while advocating for an understanding of traditional Indigenous health views (Smylie, Kaplan-Myrth and McShane, 2009). This review will consist of a comprehensive search of ProQuest, Google Scholar and Pubmed, in order to identify what initiatives are being implemented in First Nation communities across Canada. Using a life course approach to create initiatives that target children will enable maximum effectiveness in reducing the likelihood of diabetes diagnosis in later years. In addition, employing decolonized culturally and socially relevant methodology will allow for diabetes interventions to resonate with First Nations populations in ways that will have lasting impacts.
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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 | 0,028 | 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 | 0,049 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».