The use of technology to improve health care to Saskatchewan’s First Nations communities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Saskatchewan is a province of over one million people and over 13% are Indigenous peoples, many of whom live on reserve lands. Despite continued efforts, access to health care remains a significant challenge for these Indigenous people, especially those in the North. OBJECTIVE: To address this challenge, Saskatchewan's health care providers have been incorporating the use of technology for various health services. This paper describes various ways technology has been used in First Nations communities in Saskatchewan. METHODS: Several pilot projects between First Nations leaders and health care providers, in the communities as well as in the urban setting, have taken place over the past 10 years. Information on these pilots was supplemented with literature reviews and consultations with colleagues at the Northern Inter-Tribal Health Authority, the First Nations and Inuit Health Branch (FNIHB), Health Canada and lead physicians for services to the North. RESULTS: with greater speed, sensitivity and specificity than the conventional acid-fast bacilli (AFB) smear. Similarly, telemedicine remote communications equipment is being used for patient care across communities. Panorama is a comprehensive, integrated public health information system designed for public health professionals and is currently being introduced in 21 communities in Saskatchewan. CONCLUSION: Not only do these innovative technologies appear to improve access and enhance the quality of timely care in remote communities but they also bring comfort to patients, prevent unnecessary transportation and minimize time away from work and family. Although these technologies are not a panacea for some of the determinants of health that can affect the incidence and severity of infectious diseases in First Nations, they do appear to address some of the geographic challenges faced in providing health services in remote communities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».