Indigenous identity identification in administrative health care data globally: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Both Indigenous and non-Indigenous governments and organizations have increasingly called for improved Indigenous health data in order to improve health equity among Indigenous peoples. This scoping review identifies best practices, potential consequences and barriers for advancing Indigenous health data and Indigenous data sovereignty globally. METHODS: A scoping review was conducted to capture the breadth and nature of the academic and grey literature. We searched academic databases for academic records published between 2000 and 2021. We used Google to conduct a review of the grey literature. We applied Harfield's Aboriginal and Torres Strait Islander Quality Appraisal Tool (QAT) to all original research articles included in the review to assess the quality of health information from an Indigenous perspective. RESULTS: In total, 77 academic articles and 49 grey literature records were included. Much of the academic literature was published in the last 12 years, demonstrating a more recent interest in Indigenous health data. Overall, we identified two ways for Indigenous health data to be retrieved. The first approach is health care organizations asking clients to voluntarily self-identify as Indigenous. The other approach is through data linkage. Both approaches to improving Indigenous health data require awareness of the intergenerational consequences of settler colonialism along with a general mistrust in health care systems among Indigenous peoples. This context also presents special considerations for health care systems that wish to engage with Indigenous communities around the intention, purpose, and uses of the identification of Indigenous status in administrative databases and in health care settings. Partnerships with local Indigenous nations should be developed prior to the systematic collection of Indigenous identifiers in health administrative data. The QAT revealed that many research articles do not include adequate information to describe how Indigenous communities and stakeholders have been involved in this research. CONCLUSION: There is consensus within the academic literature that improving Indigenous health should be of high priority for health care systems globally. To address data disparities, governments and health organizations are encouraged to work in collaboration with local Indigenous nations and stakeholders at every step from conceptualization, data collection, analysis, to ownership. This finding highlights the need for future research to provide transparent explanation of how meaningful Indigenous collaboration is achieved in their research.
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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 | 0,076 | 0,250 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».