Advancing health equity for Indigenous peoples in Canada: development of a patient complexity assessment framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous patients often present with complex health needs in clinical settings due to factors rooted in a legacy of colonization. Healthcare systems and providers are not equipped to identify the underlying causes nor enact solutions for this complexity. This study aimed to develop an Indigenous-centered patient complexity assessment framework for urban Indigenous patients in Canada. METHODS: A multi-phased approach was used which was initiated with a review of literature surrounding complexity, followed by interviews with Indigenous patients to embed their lived experiences of complexity, and concluded with a modified e-Delphi consensus building process with a panel of 14 healthcare experts within the field of Indigenous health to identify the domains and concepts contributing to health complexity for inclusion in an Indigenous-centered patient complexity assessment framework. This study details the final phase of the research. RESULTS: A total of 27 concepts spanning 9 domains, including those from biological, social, health literacy, psychological, functioning, healthcare access, adverse life experiences, resilience and culture, and healthcare violence domains were included in the final version of the Indigenous-centered patient complexity assessment framework. CONCLUSIONS: The proposed framework outlines critical components that indicate the presence of health complexity among Indigenous patients. The framework serves as a source of reference for healthcare providers to inform their delivery of care with Indigenous patients. This framework will advance scholarship in patient complexity assessment tools through the addition of domains not commonly seen, as well as extending the application of these tools to potentially mitigate racism experienced by underserved populations such as Indigenous peoples.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».