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Enregistrement W4293076169 · doi:10.2196/preprints.36353

Adapting Child Health Knowledge Translation Tools for Indigenous Communities: A Qualitative Exploration of Indigenous Healthcare Provider Perspectives (Preprint)

2022· preprint· en· W4293076169 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah A Elliott, Jason Kreutz, Kelsey S Wright, Sherri Di Lallo, Shannon D. Scott, Lisa Hartling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousThematic analysisHealth careNursingKnowledge translationMedicineQualitative researchMedical educationPsychologyPolitical scienceSociologyKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Background - Our research groups have developed a number of parent knowledge translation (KT) tools to help families and caregivers understand common childhood illnesses and make informed decisions regarding when to seek urgent care. We have developed a series of videos to help parents understand how to manage common acute childhood illnesses at home and when to contact emergency healthcare services. It is unclear whether the videos in their current form and language are useful for a wider scope of populations, including Indigenous groups. OBJECTIVE Objectives - The purpose of this study was to explore if and understand how our KT tools could be adapted for use with Indigenous communities. METHODS Methods - Healthcare providers (HCPs) serving Indigenous families in Alberta were asked to review two of our KT tools (one on croup and one on acute otitis media), complete a demographic survey, and participate in a one-on-one semi-structured interview. HCPs were asked to reflect on the usability of our KT tools within their practice, and what cultural adaptation considerations they felt would be needed to develop KT tools that meet the needs of Indigenous clients. Audio recordings from the interviews were transcribed verbatim and analyzed for relevant themes using thematic analysis. RESULTS Results - Eighteen HCPs (15 women and 3 men) from various health professions (e.g., doctor, registered nurse, licensed practical nurse, etc.) were interviewed. Seven HCPs self-identified as Indigenous. Four key overarching themes were identified as important when considering how to adapt KT tools for Indigenous communities: accessibility, relatability, KT design, and relationship building. Access to tangible resources and personal and professional connections were considered important. Accessibility impacts the types of KT tools that can be obtained or utilized by various individuals and communities, and the extent to which they can implement recommendations given in those KT tools. Additionally, the extent to which users relate to the depictions and content within KT tools must be considered. The environments, portrayals of characters, and cultural norms and values presented within KT tools should be relevant to users to increase relatability and uptake of recommendations. Most importantly, fostering genuine and sustainable relationships with users and communities is a vital consideration for KT tool developers. CONCLUSIONS Conclusion - These findings serve to cultivate a greater understanding of the various components to consider when developing and/or culturally adapting KT tools for Indigenous families. This information will help support the effective adaptation and distribution of KT tools for use by a broad audience. Careful consideration of the themes identified in this study highlights the importance of working together with the knowledge users when developing KT tools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,815
Tête enseignante GPT0,683
Écart entre enseignants0,132 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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