Educating for Equity Care Framework: Addressing social barriers of Indigenous patients with type 2 diabetes.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To present a clinical framework for addressing critical social elements for Indigenous patients with type 2 diabetes. SOURCES OF INFORMATION: The Educating for Equity (E4E) Care Framework was developed through a rigorous analysis of qualitative research that included the perspectives of Indigenous patients (n = 32), physicians (n = 28), and Indigenous health curriculum developers (n = 5) across Canada. A national advisory group of Indigenous health experts, educators, leaders, physicians, and community members provided feedback on integrating analysis from primary research into recommendations for physicians. Systematic literature reviews were conducted and a nominal group technique process helped forge research team consensus around the framework's themes and recommendations. MAIN MESSAGE: For Indigenous patients with type 2 diabetes, social factors arising from the legacy of colonization are often barriers to improved diabetes outcomes, while culture is often not recognized as a facilitator in diabetes management. Structural competency in balance with cultural safety should be central to the clinical process when negotiating diabetes management with Indigenous patients. The E4E Care Framework presented in this article provides recommendations to navigate this terrain. CONCLUSION: A focus on social and cultural elements is fundamental to effective diabetes care among Indigenous patients. The E4E Care Framework is a resource that can help clinicians improve Indigenous patients' capacity for change in a way that acknowledges the social factors that affect the increasing diabetes rates, while using a cultural lens to facilitate improved outcomes.
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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 | 0,024 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».