Identifying barriers to preventive care among First Nations people at risk of lower extremity amputation: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: First Nations people in Canada are overrepresented among those who have undergone nontraumatic lower extremity amputation, and are more likely to be younger, have diabetic foot infections and have no previous revascularization procedures than non-First Nations populations who have undergone lower extremity amputations. We sought to identify access barriers for high-risk First Nations patients, explore patients' experiences with health care systems and identify solutions. METHODS: Employing a community participatory research design, we engaged representatives from 2 communities. They assisted with research design and data analysis, and approved the final manuscript. Using a hermeneutic phenomenological approach and purposeful sampling, we conducted 5 semistructured focus groups between August and December 2021 with community health care teams and patients at risk for, or who had previously undergone, a nontraumatic lower extremity amputation. RESULTS: = 18) perspectives indicated that barriers to health care access led to delayed care and increased complications and risk for lower extremity amputations, leading to aggressive procedures upon receiving care. Barriers to care led to negative experiences at urban centres and aggressive procedures created further distrust, leading to care disengagement and poor outcomes. Patients and providers both suggested building stronger partnerships between urban and rural health care providers, improving education for patients and health care providers and identifying innovative strategies to improve patients' overall health. INTERPRETATION: Systemic changes, health promotional program and reliable on-reserve primary care are needed to create equitable access for First Nation patients at risk for lower extremity amputations. The study results imply that health care delivery for First Nations patients at risk for lower extremity amputations can be improved through stronger partnership and communication between urban and community providers, and continued education and cultural competency training for urban health care providers.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».