Understanding Virtual Primary Healthcare with Indigenous Populations: A Rapid Evidence Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : Virtual care has become an increasingly useful tool for the virtual delivery of care across the globe. With the unexpected emergence of COVID-19 and ongoing public health restrictions, it has become evident that the delivery of high-quality telemedicine is critical to ensuring the health and wellbeing of Indigenous peoples, especially those living in rural and remote communities. Methods : We conducted a rapid evidence review from August to December 2021 to understand how high quality Indigenous primary healthcare is defined in virtual modalities. After completing data extraction and quality appraisal, a total of 20 articles were selected for inclusion. The following question was used to guide the rapid review: How is high quality Indigenous primary healthcare defined in virtual modalities? Results : We discuss key limitations to the delivery of virtual care, including the increasing cost of technology, lack of accessibility, challenges with digital literacy, and language barriers. This review further yielded three main themes that highlight Indigenous virtual primary healthcare quality: (1) the importance of Indigenous-centred virtual care, (2) virtual Indigenous relationality and the building of trust, and (3) collaborative approaches to ensuring holistic virtual care. Discussion: For virtual care to be Indigenous-centred, Indigenous leadership and users need to be partners in the development, implementation and evaluation of the intervention, service or program. In terms of virtual models of care, time must be allocated to educate Indigenous partners on digital literacy, virtual care infrastructure, benefits and limitations. Relationality and culture must be prioritized as well as digital health equity. Conclusion : These findings highlight important considerations for strengthening virtual primary healthcare approaches to meet the needs of Indigenous peoples worldwide.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».