Advancing Indigenous primary health care research and education capacity: a qualitative study in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background/Purpose The study explores the perspectives of family physicians in Alberta regarding Indigenous health research education within the framework of primary health care (PHC). Recognizing the key role of PHC in healthcare system, the research identified the preferences and needs of family physicians for relevant and accessible research skills education. To design effective research education, it is critical to understand the skills, content, and delivery methods desired by family physicians engaged in Indigenous health research. The Indigenous Primary Health Care and Policy Research (IPHCPR) Network is examined as a potential transformative platform aligned with Truth and Reconciliation Commission principles and Calls to Action. Methods Through purposive sampling, 12 family physicians practicing in Alberta were recruited to participate in semi-structured qualitative interviews . The study utilized a thematic content approach for data analysis. Results Four key themes emerged from the analysis: 1) Indigenous role modeling; 2) cohort-based learning; 3) relational learning; and 4) the epistemic importance of Indigenous perspectives on learning. Participants emphasized the need for mentorship, collaborative learning settings, and meaningful connections within a research network. Discussion The IPHCPR Network stands out as a pivotal platform for transformative change in healthcare research education, offering opportunities for family physicians, researchers, trainees, and communities to collaboratively improve Indigenous health outcomes. Through its inclusive practices, the network aligns with TRC principles to advance Indigenous health equity and addressing critical gaps in Indigenous primary health research and practice.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».