Educating for Indigenous Health Equity: An International Consensus Statement
Notice bibliographique
Résumé
The determinants of health inequities between Indigenous and non-Indigenous populations include factors amenable to medical education's influence-for example, the competence of the medical workforce to provide effective and equitable care to Indigenous populations. Medical education institutions have an important role to play in eliminating these inequities. However, there is evidence that medical education is not adequately fulfilling this role and, in fact, may be complicit in perpetuating inequities.This article seeks to examine the factors underpinning medical education's role in Indigenous health inequity, to inform interventions to address these factors. The authors developed a consensus statement that synthesizes evidence from research, evaluation, and the collective experience of an international research collaboration including experts in Indigenous medical education. The statement describes foundational processes that limit Indigenous health development in medical education and articulates key principles that can be applied at multiple levels to advance Indigenous health equity.The authors recognize colonization, racism, and privilege as fundamental determinants of Indigenous health that are also deeply embedded in Western medical education. To contribute effectively to Indigenous health development, medical education institutions must engage in decolonization processes and address racism and privilege at curricular and institutional levels. Indigenous health curricula must be formalized and comprehensive, and must be consistently reinforced in all educational environments. Institutions' responsibilities extend to advocacy for health system and broader societal reform to reduce and eliminate health inequities. These activities must be adequately resourced and underpinned by investment in infrastructure and Indigenous leadership.
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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 | 0,121 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».