Providing culturally safe cancer survivorship care with Indigenous communities: study protocol for an integrated knowledge translation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer among Indigenous people is increasing faster than overall Canadian rates. Lack of survivorship support, including screening and follow-up for recurrences, contributes to poor health outcomes and low 5-year survival rates. Historical trauma from colonization and lack of culturally safe and responsive healthcare has negatively affected Indigenous peoples' access to survivorship supports. Nurses are typically the sole practitioners of health services in rural and remote Indigenous communities and can enhance the development, implementation, and delivery of culturally safe survivorship supports. However, the implementation of culturally safe healthcare in Indigenous communities is not well developed.This is the third study in a larger program of research with an overarching goal to improve healthcare delivery and outcomes with Indigenous people in Canada. In this study, we will field test nurses' implementation of cancer survivorship care with Indigenous people in Ontario, Canada. METHODS: The study is a descriptive participatory mixed methods research design involving a systematic review, field testing implementation of cancer survivorship supports in two communities, focus groups, and qualitative interviews. Outcomes include feasibility of implementation, acceptability of the strategies, and perceived impact on healing and psychosocial support. DISCUSSION: Results will advance knowledge about implementing culturally safe cancer survivorship supports with Indigenous people in Ontario. A toolkit will be developed to inform nursing practices, programs, and policies to improve cancer survivorship supports and strategies with Indigenous people. Findings will inform a large-scale implementation study to reduce healthcare disadvantages and disparities within Indigenous communities across Canada.
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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 | 0,075 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,014 |
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 ».