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Enregistrement W3088247340 · doi:10.1097/pr9.0000000000000838

Opportunities and challenges for physical rehabilitation with indigenous populations

2020· review· en· W3088247340 sur OpenAlexaff
Ivan Lin, Juli Coffin, Jonathan Bullen, Cheryl Barnabé

Notice bibliographique

RevuePAIN Reports · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousRehabilitationGeographyMedicinePhysical therapyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous peoples in colonised countries internationally experience a disproportionately high burden of disease and disability. The impact of many of these conditions, such as musculoskeletal pain, can be ameliorated by participating in physical rehabilitation. However, access by Indigenous peoples to physical rehabilitation is low. Overcoming barriers for Indigenous peoples to access high-quality, effective, culturally secure physical rehabilitation should be a priority. Physical rehabilitation outcomes for Indigenous peoples can be enhanced by addressing health system, health service, and individual clinician-level considerations. System-level changes include a greater commitment to cultural security, improving the funding of physical rehabilitation to Indigenous communities, building the Indigenous physical rehabilitation workforce, and developing and using Indigenous-identified indicators in quality improvement. At the health service level, physical rehabilitation should be based within Indigenous health services, Indigenous people should be employed as physical rehabilitation professionals or in allied roles, and cultural training and support provided to the existing physical rehabilitation workforce. For clinicians, a focus on cultural development and the quality of communication is needed. Indigenous ill-health is complex and includes societal and social influences. These recommendations offer practical guidance toward fair, reasonable, and equitable physical rehabilitation outcomes for Indigenous peoples.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,121 · 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'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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