Service Provider Perspectives on Exploring Social Determinants of Health Impacting Type 2 Diabetes Management for South Asian Adults in Peel Region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Individuals from South Asian communities are known to have a higher likelihood of developing type 2 diabetes (T2D), which is often attributed to individual lifestyle and behavioural factors. This focus on individual responsibility can position communities as complicit in their illness, compounding stigmatization and systemic discrimination. In this article, we explore the social determinants of health (SDOH) that influence health behaviours among South Asian adults with T2D from a service provider's perspective. METHODS: Using a qualitative descriptive design, we conducted semistructured interviews with 12 community, social and health-care service providers. We used thematic analysis and the analytical concept of intersectionality to explore how different social locations and SDOH impact T2D management for South Asian adults. RESULTS: Three themes were identified: 1) managing challenges with settlement process, labour policies and job market disparities take priority over T2D management; 2) poor working conditions and low socioeconomic status reduce access to health care and medication; and 3) there are social, economic and cultural barriers to implementing diet and exercise recommendations. CONCLUSIONS: Service providers identified social, economic and systemic factors as influencing the higher prevalence of T2D among South Asian individuals. They also identified their important roles in providing culturally appropriate supports to address SDOH and described advocacy for changes to policies and practices that reinforce systemic racism. The providers further suggested that more equitable employment policies and practices are needed to address the systemic factors that contribute to the higher risk of T2D among South Asian adults in the Peel Region.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».