Defining culturally safe primary care for people who use substances: a participatory concept mapping study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who use substances experience high levels of substance-related stigma, both within and outside of health care settings, which can prevent people from help-seeking and contribute further to health inequities. Recognizing and respecting how political, social, economic, and historical conditions influence health and health care, cultural safety, with origins in addressing Indigenous racism, is a potential strategy for mitigating stigma and marginalization in health care. Using a participatory research approach, we applied the concept of cultural safety to develop a model of safe primary care from the perspective of people who use substances. METHODS: People who use or used substances were involved in all phases of the research and led data collection. Study participants (n = 75) were 42.5 years old on average; half identified as female and one quarter as Indigenous. All were currently using or had previous experience with substances (alcohol and/or other drugs) and were recruited through two local peer-run support agencies. Concept mapping with hierarchical cluster analysis was used to develop the model of safe primary care, with data collected over three rounds of focus groups. RESULTS: Participants identified 73 unique statements to complete the focus prompt: "I would feel safe going to the doctor if …" The final model consisted of 8 clusters that cover a wide range of topics, from being treated with respect and not being red-flagged for substance use, to preserving confidentiality, advocacy for good care and systems change, and appropriate accommodations for anxiety and the effects of poverty and criminalization. CONCLUSIONS: Developing a definition of safe care (from the patient perspective) is the necessary first step in creating space for positive interactions and, in turn, improve care processes. This model provides numerous concrete suggestions for providers, as well as serving as starting point for the development of interventions designed to foster system change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».