Co-designing a Health Journey Mapping resource for culturally safe health care with and for First Nations people
Notice bibliographique
Résumé
Background Many healthcare professionals and services strive to improve cultural safety of care for Australia's First Nations people. However, they work within established systems and structures that do not reliably meet diverse health care needs nor reflect culturally safe paradigms. Journey mapping approaches can improve understanding of patient/client healthcare priorities and care delivery challenges from healthcare professionals' perspectives leading to improved responses that address discriminatory practices and institutional racism. This project aimed to review accessibility and usability of the existing Managing Two Worlds Together (MTWT) patient journey mapping tools and resources, and develop new Health Journey Mapping (HJM) tools and resources. Method Four repeated cycles of collaborative participatory action research were undertaken using repeated cycles of look and listen, think and discuss, take action together. A literature search and survey were conducted to review accessibility and usability of MTWT tools and resources. First Nations patients and families, and First Nations and non-First Nations researchers, hospital and university educators and healthcare professionals (end users), reviewed and tested HJM prototypes, shaping design, format and focus. Results The MTWT tool and resources have been used across multiple health care, research and education settings. However, many users experienced initial difficulty engaging with the tool and offered suggested improvements in design and usability. End user feedback on HJM prototypes identified the need for three distinct mapping tools for three different purposes: clinical care, detailed care planning and strategic mapping, to be accompanied by comprehensive resource materials, instructional guides, videos and case study examples. These were linked to continuous quality improvement and accreditation standards to enhance uptake in healthcare settings. Conclusion The new HJM tools and resources effectively map diverse journeys and assist recognition and application of strengths-based, holistic and culturally safe approaches to health care.
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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 | 0,021 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».