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Enregistrement W3080625228 · doi:10.11124/jbisrir-d-19-00385

Characteristics of Indigenous healing strategies in Canada: a scoping review

2020· review· en· W3080625228 sur OpenAlexaffabout
Ziwa Yu, Audrey Steenbeek, Maya Biderman, Marilyn Macdonald, Leah Carrier, Cathy MacDonald

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCINAHLPsycINFOGovernment (linguistics)Political scienceMEDLINESystematic reviewRelevance (law)MedicineHealth carePublic relationsLibrary scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this review was to identify the characteristics of Indigenous healing strategies in Canada and culturally relevant approaches within Indigenous contexts. INTRODUCTION: In responding to the Canadian Truth and Reconciliation Commission's Calls to Action, there is increasing interest in Indigenous healing strategies across clinical, policy, and community sectors. The high relevance of Indigenous healing has also encouraged exploration of new approaches to research that are responsive to, and inclusive of, Indigenous contexts. To date, there is no clear understanding of what characterizes Indigenous healing strategies in Canada. INCLUSION CRITERIA: This review considered healing strategies for First Nations, Inuit, and Métis in Canada. Strategies examined included those related to health services and programs, policies and guidelines, models and frameworks, and Indigenous narratives and expert opinion in any service setting. METHODS: This review employed the JBI approach to scoping reviews. Searches were performed in CINAHL Full Text, Sociological Abstracts, PsycINFO, MEDLINE, and Academic Search Premier in December 2018. Searches for gray literature were conducted in iPortal, Canadian Electronic Library, and a list of Canadian government and Indigenous organization websites in February 2019. This review was limited to publications from 2008 onward. Non-English articles and theses and dissertations were excluded. RESULTS: Among the 59 articles included in this review, 41 were journal articles and 28 were published within the previous five years (i.e., 2014 and onward). The healing strategies were most frequently implemented in Ontario (n = 13), British Columbia (n = 8), and Manitoba (n = 5). The majority of strategies were utilized in the health settings (n = 37), which included mainstream treatment modalities as well as community-based healing initiatives. Services and programs (n = 24) were the predominant type of healing strategies, followed by models and frameworks (n = 9), policies and guidelines (n = 8), Indigenous narratives and expert opinion (n = 7), and others (n = 11). The most frequent guiding principles were identified as Honoring Cultures and Traditions (n = 14), Medicine Wheel (n = 12), and Strength-Based/Empowerment (n = 12). The most widely used main components were Artistic Expression (n = 16), Ceremonies (n = 15), and Games and Exercises (n = 12). As for human resources, Community Members (n = 19) were most frequently engaged, followed by Local Agencies (n = 12) and Knowledge Keepers (n = 12). Eight culturally relevant approaches were identified from 29 primary research studies, with the most popular being Consultation/Participatory Research (n = 20) and Indigenous Protocols (n = 5). CONCLUSIONS: The findings of this review collectively support a decolonizing approach that upholds Indigenous knowledge, respects Indigenous rights to self-determination, and recognizes Indigenous resilience and agency. More research is needed with a focus on Inuit or Métis healing, and innovative knowledge synthesis methods inclusive of diverse Indigenous ways of knowing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0280,055
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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