Adapting the Community Paramedicine at Clinic (CP@clinic) program to a remote northern First Nation community: a qualitative study of community members’ and local health care providers’ views
Notice bibliographique
Résumé
The views of community Elders and health care providers in a rural remote First Nation community in Ontario, Canada on their health care landscape and adapting the Community Paramedicine at Clinic (CP@clinic) Program to their community are presented. Key informant interviews took place between September 2020 and March 2021, and were thematically analysed using the Framework Hierarchical Analysis. There were seven themes that emerged with many subthemes: available services in the community, health care access, health challenges in community, causes of frailty, health care and community appreciations, community-specific benefits of CP@clinic, and CP@clinic program considerations for adaptation. CP@clinic program considerations for adaptation included defining the role of CP, refining referral processes to capture the target population, advertising and promoting, ensuring community awareness, determining clinic setting and composition, focusing on advocacy and timely continuity, adding to the program through time, managing resistance, engaging community and partners, deploying cultural training and language accommodations, leveraging community assets, and ensuring sustainability. Focusing on continuity, engagement, and leveraging available resources may support the success of the CP@clinic program implementation. Findings from this study may be useful to other underserved communities in Canada seeking health programming.
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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 | 0,033 | 0,004 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».