Qualitative Assessment CIH Institutions’ Engagement With Underserved Communities to Enhance Healthcare Access and Utilization
Notice bibliographique
Résumé
Background: In North America, there is a notable underutilization of complementary and integrative health approaches (CIH) among non-White and marginalized communities. Objectives: This study sought to understand how CIH educational instutitions are proactively working to redress this disparity in access and utilization among these communities. Methods: We conducted interviews with 26 key informants, including presidents, clinicians, and research deans across 13 CIH educational institutions across the US and Canada. Thematic analysis included deductive codes based on the interview guide during interview scripts review. Results: Six themes were identified: (1) CIH institutions often had a long and varied history of community engaged care through partnerships to increase access and utilization; (2) CIH institutions' long-standing community outreach had been intentionally designed; (3) CIH institutions provided an array of services to a wide range of demographics and communities; (4) addressing healthcare access and utilization through community partnerships had a strong positive impact; (5) funding, staffing and COVID-19 were significant challenges that impeded efforts to increase CIH access through community engaged work; (6) identified gaps in community partnerships and services to increase access and utilization were recognized. Conclusion: These findings underscore significant efforts made to enhance healthcare access and utilization among marginalized, underserved, and racial and ethnic communities. However, barriers such as funding constraints, resource allocation, and the need for proper measurement and accountability hinder proactive initiatives aimed at redressing disparities in CIH utilization within these communities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».