Identifying military family cultural competencies: experiences of military and Veteran families in Canadian health care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Military family life is characterized by mobility, separation, and increased risk for injury or death of the military member, which impacts the health and well-being of all family members. Additional stress is experienced when accessing and navigating a new health care system. Unknown to most Canadians is the reality that military and Veteran families (MVFs) access the civilian health care system; this indicates a need for military family cultural competency among health care providers. This current research identifies aspects of military family cultural competency to inform health care provision to MVFs. Method: A qualitative study using one-on-one interviews was completed with MVFs. Critical Incident Technique (CIT) was used to develop interview questions. Framework analysis was used for data analysis. Results: In total 17 interviews were completed including:1 family (female military spouse, male military member and child); 1 male Veteran; and 15 female military spouses (1 Veteran; 1 active member). Military family cultural competency domains such as cultural knowledge (characteristics of military families; impacts of mobility, separation, and risk) and cultural skills (building relationships; use of effective and appropriate assessments and interventions) were identified. The ecological context was also described as impacting the health care experience. Discussion: The reported experiences of MVFs in this study have highlighted the gaps in the military family cultural knowledge and military family cultural skills Canadian health care providers have when providing care. Results of this study can be used to develop continuing education for health professionals and inform future research.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».