“Treat Me Like a Person”: Unveiling Healthcare Narratives of Muslim Women who Wear Islamic Head Coverings Through a Poststructural Narrative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, the healthcare experiences and needs of Muslim women who wear Islamic head coverings are conflated with the larger Muslim community who do not wear Islamic head coverings. Understanding their specific and unique preferences and challenges is essential for tailoring care and improving healthcare encounters. PURPOSE: The study purpose is to explore the healthcare encounters of Muslim women wearing Islamic head coverings in Canada, focusing on how discourse influences their narratives. METHODS: A postructuralist narrative methodology was used to understand how power, knowledge, language, and discourse impacted their experiences. Semi-structured interviews were conducted with eight Muslim women. Narrative analysis was used to dissect stories and the way these stories were told. RESULTS: Five themes were identified, including: The Fingerprint: Highlights the importance of recognizing individual identities to provide personalized care.The Membrane: Examines how societal biases and assumptions permeate healthcare professionals and impacts care.The Heartbeat: Reveals the immediate emotional and physical responses that reflect systemic challenges within healthcare encounters.Unseen: Emphasizes the lack of acknowledgement experienced by Muslim women related to their healthcare preferences and/or needs.Heard: Encompasses instances where Muslim women feel recognized by their healthcare provider; contrasts Theme #4. CONCLUSION: This research emphasizes the diverse experiences of Muslim woman who wear an Islamic head covering and the need for healthcare professionals to move away from a one-size-fits-all approach and instead, provide care that respects the unique preferences amongst this diverse group.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».