Canada First Nations Strengths in Community-Based Primary Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: First Nation (FN) peoples and communities in Canada are still grappling with the effects of colonization. Health and social inequities result in higher disease burden and significant disparities in healthcare access and responsiveness. For resilience, survival, and self-determination, FN are looking inwards for strengths. This paper reports on the cultural, community, and family strengths that have supported FN communities in developing community-based primary healthcare (CBPHC) strategies to support health and wellbeing. METHODS: The study was a partnership between university-based researchers; The First Nations Health and Social Secretariat of Manitoba; and eight First Nation communities in Manitoba. Community-based participatory research methods were used to engage the participating communities. One hundred and eighty-three in-depth, semi-structured key informant interviews were completed between 2014 and 2016 with key members of the First Nation communities, i.e., community-based health providers and users of primary healthcare services, representing all age and genders. Data-collection and analysis were conducted following iterative grounded theory analysis. RESULTS: Community-based healthcare models based on local strengths support easier access and shorter wait times for care and compassionate care delivery. Resources such as homecare and medical transportation are helpful. Community cooperation, youth power, responsive leadership, and economic development as well as a strong cultural and spiritual base are key strengths supporting health and social wellbeing. CONCLUSIONS: Locally led, self-determined care adds strength in FN communities, and is poised to create long-lasting primary healthcare transformation.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».