Clinical Strategies to Develop Connections, Promote Health and Address Pain From the Perspectives of Indigenous Youth, Elders, and Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
In this article we discuss findings from a community based, participatory action research study. The aim was to understand how Indigenous youth describe, experience, manage pain and hurt and how they seek care. A critical analysis guided by Two-Eyed Seeing and Medicine Wheel frameworks highlighted important clinical strategies for Indigenous youth to balance their health and reduce pain. This study is a partnership project with an Aboriginal Health Centre in Southern Ontario and the Canadian Institute of Health Research funded Aboriginal Children's Hurt and Healing Initiative (ACHH). The study gathered perspectives of Indigenous youth, Elders, and health clinicians using conversation sessions guided by a First Nations doctoral student and nurse researcher. Using the medicine wheel framework three main thematic areas emerged across the three groups and include (1) Predictors of Imbalance; (2) Indicators of Imbalance; and (3) Strategies to re-establish balance health in relation to pain. The main strategy includes considerations for clinicians using the acronym LISTEN (Language, Individual, Share, Teachable moments, Engage, and Navigate) approach that outlines strategies for clinicians that will be a safe guide to manage pain and hurt.
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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 | 0,022 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».