Decisions on cancer care by Indigenous peoples in Alberta and Saskatchewan: a narrative analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The prevalence of cancer is increasing among Indigenous peoples in Canada. To enhance quality of life of those Indigenous people affected by cancer, their decision-making experiences must be understood. This article presents the findings of a qualitative study exploring the treatment decision-making practices among Indigenous peoples with cancer in rural and remote Alberta and Saskatchewan, Canada. METHODS: This study employed a qualitative narrative-based approach using the Indigenous research method of storytelling. Seventeen Indigenous participants (14 women, three men) with various forms of cancer were interviewed. Open-ended questions were used that were designed to understand participants' decision-making processing regarding their cancer treatment. RESULTS: Keeping with Indigenous methodology, the interview transcripts were analysed by a narrative method, with the intent that the data would be presented in story format. Eight vignettes relating to decision making were created: being strong for family; family support; strength and independence; denial and not wanting to know; fear-based decision making; finding the blessing; the spiritual journey; and traditional medicine and doctors. Participants were involved in validating the analysis to ensure that data were accurately interpreted. CONCLUSION: The vignettes demonstrate the similarities and differences among Indigenous people with cancer from other countries. A primary feature is that family members play a central role in participants' cancer treatment decisions. While some participants embraced and relied upon traditional medicines, others were supported by the providers of Western health care. A healthcare system that provides access to both traditional and Western medicine can be essential to culturally safe, high-quality cancer care for Indigenous peoples.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».