Use of traditional therapies in palliative care for Australian First Nations peoples: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To conduct an integrative review of the literature to understand how the incorporation of traditional therapies affect First Nations people's utilisation of palliative care services. BACKGROUND: First Nations peoples face many barriers related to accessing and utilising specialised health services such as palliative care. Whilst culturally appropriate care has been shown to improve these outcomes, there is little evidence regarding how this may be achieved. DESIGN: Integrative review. METHODS: 2021 databases were searched for papers with full text available and published in English. Papers were included if they were primary-based research and focused on the topics of the use of traditional therapies in a palliative care context by First Nations persons. The Critical Appraisal Skills Programme principles were used to assess the methodological quality of the selected articles. RESULTS: Seven studies met the inclusion criteria and were included in the review. The review included six qualitative studies and one quantitative study. From these studies, five themes were identified in the literature: supporting a holistic approach, developing culturally appropriate care, conflict within a Western medical model, regulatory issues, and geographical barriers. CONCLUSION: There is a dearth of current literature available discussing the utilization of traditional therapies in palliative care. From the literature analysed, the benefits of including traditional therapies are overall positive, however, there are barriers including conflict with the Western model of medicine and regulation. More research is required in the provision of traditional therapies in palliative care. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The incorporation of traditional medicines within a palliative care setting could help nurses provide holistic and culturally appropriate care, especially in rural and remote areas where they make up the majority of the healthcare force.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».