Exploring Veteran cultural competency in Canadian health care services
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Thousands of Canadian Armed Forces (CAF) Veterans leave service and transition to civilian life each year. This involves leaving the military health care system and transitioning to civilian provincial or territorial health care systems. Emerging research has shown that increased awareness of military culture - the culture from which Veterans are coming - among health care providers positively impacts the quality of health care delivery. The objective of this study was to identify Veteran cultural competencies to enhance and support the transition to civilian health care services. Methods: In this qualitative study, critical incident technique (CIT) was used to conduct individual interviews. Purposive sampling was used to recruit Regular Force Veterans and health care professionals who worked with Veterans. Data analysis was conducted using framework analysis. Results: Eight interviews were completed, including five Veterans, two physicians, and one occupational therapist. Identified competencies resulted in a framework representing four cultural competency domains: awareness (5 competencies), sensitivity (5 competencies), knowledge (8 competencies), and skills (10 competencies). Discussion: The study identified military cultural competencies specific to the health care experiences for Canada's Veterans and validated existing cultural competency domains. Themes identified can be used to inform the development of clinical reference guides, including advice for health care providers to build knowledge when working with Veterans. In addition, resources can be created to support Veterans as they prepare to leave military service and begin accessing the civilian health care system.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».