Insiders’ Insight: Discrimination against Indigenous Peoples through the Eyes of Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Discrimination in the health care system has a direct negative impact on health and wellbeing. Experiences of discrimination are considered a root cause for the health inequalities that exist among Indigenous peoples. Experiences of discrimination are commonplace, with patients noting abusive treatment, stereotyping, and a lack of quality in the care provided, which discourage Indigenous people from accessing care. This research project examined the perspectives of health care providers and decision-makers to identify what challenges they see facing Indigenous patients and families when accessing health services in a large city in southern Ontario. Discrimination against Indigenous people was identified as major challenges by respondents, noting that it is widespread. This paper discusses the three key discrimination subthemes that were identified, including an unwelcoming environment, stereotyping and stigma, and practice informed by racism. These findings point to the conclusion that in order to improve health care access for Indigenous peoples, we need to go beyond simply making health services more welcoming and inclusive. Practice norms shaped by biases informed by discrimination against Indigenous people are widespread and compromise standards of care. Therefore, the problem needs to be addressed throughout the health care system as part of a quality improvement strategy. This will require not only a significant shift in the attitudes, knowledge, and skills of health care providers, but also the establishment of accountabilities for health care organizations to ensure equitable health services for Indigenous peoples.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,029 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».