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Enregistrement W2769294392 · doi:10.13034/jsst.v10i2.220

Culturally appropriate health services for Black Canadians

2017· article· en· W2769294392 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Gigi Rain Ella Wickham

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismPovertyMental healthHealth equitySociocultural evolutionEquity (law)PopulationSociologyPolitical sciencePublic healthPsychologyGerontologyMedicineGender studiesNursingDemographyPsychiatryAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black Canadians are more likely to suffer health disparities compared to the majority of the population. This is an issue in regards to equity, where some people are not given the right tools needed for physical and/or mental wellness and prosperity. Black-White disparities are partially caused by socio-economic status (SES), sociocultural factors and the social determinants of health. According to public health studies, racism and perceiveddiscrimination, income, poverty and other factors affect adherence to physician referrals or advice and overall health among Black populations. Additionally, Afro-Caribbean cultures suffer from various health issues, such as obesity and hypertension, at a higher incidence than their White counterparts. Research shows that Community Health Clinics (CHCs) like TAIBU CHC in Scarborough, Ontario are likely to be effective in addressing disparities, as they provide care to those who need it most. To coordinate effective care to a specific community, they are using linguistic, sociocultural, evidential and other strategies. With these programs, however, it is important to still view the individual as having specific needs and issues and not just as a reflection of their culture when implementing cultural competence.Les Canadiens noirs font face à des disparités en matière de santé par rapport au reste de la population. Ceci est une question d’équité, car certaines personnes n’ont pas les outils nécessaires pour leur bien-être physique et/ou mental. Ces disparités sont partiellement causées par leur statut socioéconomique (SSE), les facteurs socioculturels et les déterminants sociaux de santé. Selon des études de santé publique, des facteurs tels que le racisme, la discrimination, le revenu et la pauvreté affectent l’adhésion des patients à des conseils médicaux ainsi que la santé globale de la population noire. En outre, la population afro-caribéenne souffre de problèmes de santé comme l’obésité et l’hypertension à une incidence plus élevée que leurs homologues blancs. La recherche montre que les cliniques de santé communautaire (CSC) comme TAIBU CHC à Scarborough, Ontario peuvent être efficaces en adressant les disparités, car elles fournissent des soins à ceux qui ont le plus besoin. Pour coordonner des soins efficaces pour une communauté spécifique, elles utilisent des stratégies linguistiques, socioculturelles, évidentielles, entre autres. Avec ces programmes, cependant, il reste important de répondre aux besoins individuels de la population tout en tenant compte de la culture lors d’une mise en oeuvre de compétences culturelles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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