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Enregistrement W4312087025 · doi:10.1002/alz.066094

Indigenous cultural understandings of Alzheimer’s disease and related dementias – research and engagement (ICARE): relationships between cultural strengths, education and stigma

2022· article· en· W4312087025 sur OpenAlexaboutno aff
Nickolas H. Lambrou, Melissa Blind, Dana Ketcher, Collette Pederson, January Johnson, Annamarie Hill, Melinda Dertinger, Jessica Chiovitte, Rhonda Trudeau, Karen Pitawanakwat, Lois Strong, Marlene Summers, Wesley Martin, Wayne Warry, Jordan Lewis, Megan Zuelsdorff, Carey E. Gleason, Kristen Jacklin

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisIndigenousDementiaStigma (botany)Focus groupGerontologyParticipatory action researchQualitative researchPsychologyDiseaseMedicineSociologyPsychiatrySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Evidence indicates Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD) and chronic diseases considered risk factors for developing ADRD disproportionately affect Indigenous people. However, little is known regarding lived experiences, needs and resiliencies across the ADRD disease trajectory in Indigenous communities. This work highlights preliminary data from the ICARE study (R56 AG 62307); a project that explored factors impacting ADRD across the disease trajectory. This research focuses on thematic trends and relationships between education, cultural strengths and stigma emerging from the analysis of Sequential Focus Groups (SFGs) data. Method Community‐based participatory research and phenomenology guided qualitative study design, recruitment, data collection and analysis. We conducted SFGs in four tribal community sites in the US and Canada. All participants had professional health care experience working with Indigenous people with dementia (PWD). Each site held between 4‐5 sequential virtual focus groups with consistent participants lasting between 30‐90 minutes. Community‐based researchers led these sessions focused on understandings within the contexts of early, mid and late‐stage dementia. Result Participants (N = 17) were aged 18+, and worked with Indigenous PWD (M = 11.09 years; SD = 9.25). Additionally, 41% reported caring for a loved one with dementia. Preliminary analysis suggests thematic shifts within the contexts of early, mid, and late‐stage ADRD, including cultural understandings of ADRD. Participants described a need for education in early‐stage, service access in middle‐stage, and safety and retrospective recommendations for education in late‐stage. Notably, aspects of stigma appeared thematically through each stage, and appeared antithetical to other consistent subthemes of community needs (e.g., education) and cultural strengths (e.g., connectedness, storytelling). Conclusion SFGs revealed nuances of cultural and community level factors influencing the impact of ADRD across the disease trajectory in four diverse Indigenous communities. Preliminary data provide lines of inquiry for ICARE R01 NIH (R01AG062307), such as exploring culturally appropriate education and outreach as inroads to developing effective interventions and reducing stigma, isolation and the burden of ADRD on AI/FN communities. Notions of stigma require further investigation and may reflect Western ideology and disconnection from traditional teachings resulting from colonization.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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