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Enregistrement W3159207537 · doi:10.15173/sciential.v1i5.2542

Reviewing Inequities in Primary Care Received by Indigenous Peoples in Ontario

2020· article· en· W3159207537 sur OpenAlexafffundvenueabout
Heba Shahaed, Guneet Sandhu, Eric Seidlitz

Notice bibliographique

RevueSciential - McMaster Undergraduate Science Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésIndigenousPopulationHealth careNursingMedicinePopulation healthEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown that Indigenous peoples in Canada experience health inequities when compared to the non-Indigenous population. High quality primary care has been described in literature; however, this has not been explored through the lens of Indigenous health. A scoping review was performed in order to investigate the quality of primary care received by indigenous peoples in Ontario. To conduct this review, a search of current literature on primary care in Indigenous communities in Ontario was performed. The studies examined in this review were derived from four different databases and many evaluated specific communities using a qualitative and quantitative approach. Several themes were identified including inadequate preparation and training of health care providers, physician and nursing shortages, strategies associated with improved quality of care, management of mental health, disparities in health service delivery station types and ineffective primary care impacts on hospitalizations. This literature search demonstrated a clear gap in the literature on the quality of primary care received by the Indigenous population in Ontario. Thus, further research is necessary in order to outline the current state of primary care being delivered to Indigenous populations in Ontario, and develop strategies to enhance the quality of care for this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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