Healthcare professionals knowledge, attitude, practices, and perspectives providing care to Muslims in Western countries who fast during Ramadan: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The practice of fasting during the month of Ramadan is an obligation for healthy Muslims and involves abstaining from food and drinks from dawn to dusk for 29-30 consecutive days annually. With changes in dietary and lifestyle patterns, healthcare professionals (HCPs) play a significant role in supporting Muslims health during Ramadan. In this scoping review, we employed a systematic approach to map existing literature on HCPs' knowledge, attitude, practices, and perspectives working with Muslims who fast during Ramadan in Western countries. Our aim was to identify research gaps and opportunities for improving healthcare services for Muslims during Ramadan. Literature searches were generated through multiple scientific literature databases, including Web of Science, Ovid MEDLINE, CINAHL, and Embase and reviewed following The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis extension for Scoping Reviews guidelines. From the eight sources included in this review, it was found that HCPs' knowledge of Ramadan fasting practices vary, with many lacking adequate knowledge. While HCPs recognize potential health complications, adjustments to medications for fasting patients, especially those with diabetes, are often neglected. Challenges in care included language barriers, limited cultural training, and resource awareness. Strategies identified to address barriers include reducing language barriers, providing resources in relevant languages, and enhancing cultural competence training. Further research is required on HCPs' knowledge providing care to Muslims during Ramadan, cultural competency training impact, and diverse healthcare interventions for fasting Muslims. Addressing these gaps may enhance culturally safe care and improve patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».