Wellness Wheel Clinics: A First Nation community-partnered care model improving healthcare access, from healthcare providers’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
First Nation people residing in rural and remote communities have limited primary healthcare access, which often affects chronic disease management leading to poor health outcomes. Individuals with lived experiences of chronic disease and substance use, along with health directors, advocated for improved services. Subsequently, an urban healthcare team in partnership with four First Nation communities developed an Outreach clinic to address healthcare access barriers. Established in 2016, this community-led clinic improves primary care access and chronic disease management in First Nation communities. Employing a qualitative research design, interviews were conducted with 15 clinic providers and 9 community members to explore the clinic's 1-year post-implementation impacts. Thematic data analysis indicated that engagement and approval by community leadership, support from Elders and community members and collaboration with existing community healthcare staff were crucial for establishing the Outreach clinic. Initial logistical challenges with space allocation, equipment, medical supplies, funding, staffing, medical records and appointment scheduling were resolved through community consultation and creative solutions. A nurse coordinator ensured continuity of care and was integral to ensuring clients receive seamless care. The commitment of the outreach team and the collective goal of providing client-centered care were instrumental in the clinic's success. In partnership with communities, access to healthcare in First Nation communities can be enhanced by coordinating Outreach clinics through existing community healthcare facilities.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,016 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».