Kaniuwatewara (when we get sick): understanding health-seeking behaviours among the Shawi of the Peruvian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Detailed qualitative information regarding Indigenous populations' health-seeking behaviours within Peru's plural healthcare system is lacking. Such context-specific information is prerequisite to developing evidence-based health policies and programs intended to improve health outcomes for Indigenous populations. To this end, this study aimed to characterize health-seeking behaviours, factors affecting health-seeking behaviours, and barriers to obtaining healthcare in two Indigenous Shawi communities in Peru. METHODS: Community-based approaches guided this work, and included 40 semi-structured interviews and a series of informal interviews. Data were analysed thematically, using a constant comparative method; result authenticity and validity were ensured via team debriefing, member checking, and community validation. RESULTS: Shawi health-seeking behaviours were plural, dynamic, and informed by several factors, including illness type, perceived aetiology, perceived severity, and treatment characteristics. Traditional remedies were preferred over professional biomedical healthcare; however, the two systems were viewed as complementary, and professional biomedical healthcare was sought for illnesses for which no traditional remedies existed. Barriers impeding healthcare use included distance to healthcare facilities, costs, language barriers, and cultural insensitivity amongst professional biomedical practitioners. Nevertheless, these barriers were considered within a complex decision-making process, and could be overridden by certain factors including perceived quality or effectiveness of care. CONCLUSIONS: These findings emphasize the importance of acknowledging and considering Indigenous culture and beliefs, as well as the existing traditional medical system, within the professional healthcare system. Cultural competency training and formally integrating traditional healthcare into the official healthcare system are promising strategies to increase healthcare service use, and therefore health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».