Removing Barriers to Wound Care, Applying Appreciative Inquiry to Improve the Management of Wounds within the Matawa First Nations: The Inquiry Phase
Notice bibliographique
Résumé
The study reports findings of the inquiry phase of appreciative inquiry to understand the problem space of remote wound care within the First Nations communities.The appreciative inquiry method was employed in the study after a partnership with the Matawa First Nations focusing on providers’ strengths and ability to give care. When discussing strategies that helped augment the level of care, providers also discussed the barriers to care and why they had employed specific strategies to overcome them. Appreciative inquiry has four phases: inquire, imagine, innovate, and implement. Healthcare providers were interviewed during the inquiry phase, focusing on understanding the current state regarding wounds, provider strengths and what worked well.Findings: Seven dominant themes emerged from the research: building trust with the community, cultural unpreparedness, empowerment, patient connection and lived experiences, communication with staff and community members, discontinuity of care, and limited resources. A strength-based, positive-interview approach uncovered strategies for treating wounds in remote communities: empowering patients, giving them an active role in their care, and making them feel heard were all adopted by healthcare providers.Barriers leading to difficulty in providing care included disconnected healthcare, limited resources, insufficient infrastructure, a lack of clean water, limited cultural understanding, and environmental challenges. Understanding the barriers to care requires a recognition of the social and historical effects of colonialism on these communities. There are also complex systemic issues that aggregate and worsen how care is provided within these communities. It is important to understand and acknowledge these fundamental issues while simultaneously helping augment the strategies that have been shown to improve wound care in these communities.
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 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 | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».