Indigenous strengths-based approaches to healthcare and health professions education – Recognising the value of Elders’ teachings
Notice bibliographique
Résumé
Background: A strengths-based lens is essential for the pursuit of health equity among Indigenous populations. However, health professionals are often taught and supported in practice via deficit-based approaches that perpetuate inequity for Indigenous peoples. Deficit narratives in healthcare and health education are reproduced through practices and policies that ignore Indigenous strengths, disregard human rights, and reproduce structural inequalities. When strengths are recognised it is possible to build capacities and address challenges, while not losing sight of the structural factors impacting Indigenous peoples' health. Objective: In this paper, we examine Indigenous strengths-based approaches to policy and practice in healthcare and health professions education when delivered alongside teachings shared by Elders from the Cree, Blackfoot and Métis Nations of Alberta, Canada. Method: Literature and Elders' teachings were used to shift strengths-based approaches from Western descriptions of what might be done, to concrete actions aligned with Indigenous ways. Results: Four pointers for future action adopting a strengths-based approach are identified: enacting gifts - focusing on positive attributes; upholding relationality - centring good relationships; honouring legacy - restoring self-determination; and reconciling truth - attending to structural determinants of health. Conclusion: Identified directions and actionable strategies offer a promising means to advance Indigenous health equity through strengths-based actions that change existing narratives and advance health equity.
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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 | 0,010 | 0,006 |
| 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 | 0,015 | 0,043 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».