Barriers to Healthcare Access for Black Communities in Kingston and London, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare access is recognized as a fundamental human right by the World Health Organization. In Canada, the Canada Health Act mandates equitable and accessible healthcare for all. However, many communities, particularly the Black community, continue to face significant barriers due to socioeconomic factors. These challenges are deeply rooted in systemic racism, socio-economic barriers, and cultural biases, which disproportionately impact the health outcomes of Black individuals. This study explores the specific barriers to healthcare access within the Black community using pre-existing qualitative data. We analyzed semi-structured interviews with 15 Black community members in Kingston and 10 in London, Ontario, using NVivo software to systematically code the data and identify key themes. Additionally, a literature review was conducted, which revealed recurring themes such as lack of culturally competent care, distrust of healthcare institutions, and economic barriers. The analysis of the interview data confirmed these themes and highlighted additional issues related to service type, time and availability, and experiences of racism and discrimination. Despite individual differences, these findings consistently emphasize the pressing need for targeted interventions and policy reforms to address these disparities. However, our study was constrained by the limited availability of race-based data in Canada, underscoring the urgent need for increased research and data collection to advocate for equitable healthcare access and monitor the effectiveness of health services for marginalized communities.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».