Interventions to improve equity in emergency departments for Indigenous people: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disparities in health outcomes, including increased chronic disease prevalence and decreased life expectancy for Indigenous people, have been shown across settings affected by white settler colonialism including Canada, the United States, Australia, and New Zealand. Emergency departments (EDs) represent a unique setting in which urgent patient need and provider strain interact to amplify inequities within society. The aim of this scoping review was to map the ED-based interventions aimed at improving equity in care for Indigenous patients in EDs. METHODS: This scoping review was conducted using the procedures outlined by Arksey and O'Malley and guidance on conducting scoping reviews from the Joanna Briggs Institute. A systematic search of MEDLINE, CINAHL, SCOPUS, and EMBASE was conducted. RESULTS: A total of 3636 articles were screened by title and abstract, of which 32 were screened in full-text review and nine articles describing seven interventions were included in this review. Three intervention approaches were identified: the introduction of novel clinical roles, implementation of chronic disease screening programs in EDs, and systems/organizational-level interventions. CONCLUSIONS: Relatively few interventions for improving equity in care were identified. We found that a minority of interventions are aimed at creating organizational-level change and suggest that future interventions could benefit from targeting system-level changes as opposed to or in addition to incorporating new roles in EDs.
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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 | 0,012 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».