Calls to Action: Truth, Reconciliation, and Indigenous Rights for Supportive Decision-Making in Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Evidence of health disparity and systemic barriers for Indigenous people as compared to non-Indigenous people in Canada is well documented. Nonetheless, the intersection of Indigenous patients’, family members’, and health service providers’ experiences of (dis)trust, cultural safety, and health care decision- making is not well understood. This study identified factors that are needed to promote equitable health care and improve the physical, emotional, mental, and spiritual health of Indigenous people, listening directly to the voices of those who have experienced or been witness to injustices within the care system. Drawing on a qualitative study conducted in Vancouver, British Columbia, Canada, this paper reports individual and focus group interviews with patients, family decision-makers, and health service providers who self-identified as Indigenous about (a) factors that hindered their health care decisional process, and (b) resources and recommendations that may help to rebuild trust and promote supportive decision-making. Identifying factors that promote supportive decision-making from the perspective of Indigenous Peoples is a first step toward addressing the health disparity gap and upholding the rights of Indigenous populations in 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 | 0,047 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,099 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».