Culturally secure strategies for treating child chronic wet cough
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic wet cough (CWC) is highly prevalent among Indigenous children. It is often due to protracted bacterial bronchitis, which can lead to bronchiectasis if left untreated. Timely detection and management of CWC in primary care is crucial, but often lacking. In 2018, we implemented a program in a regional town in Australia which improved CWC outcomes through health promotion, clinician training, and practice changes. However, given Indigenous communities' cultural and geographical diversity, what was effective in one may not be elsewhere. We studied the barriers and facilitators to implementing the program in multiple communities. Method: An Indigenous co-led, participatory action research study with semi-structured interviews at seven Australian sites guided by the Consolidated Framework for Implementation Research. Data were analysed using NVivo. Results: 169 Indigenous family members and 95 health care practitioners (HCPs) participated. Families wanted culturally secure health information from Indigenous health staff delivered through tailored methods (home visits in small communities, events in larger ones), communication methods (spoken/visual) in local language and aligned with local culture. HCPs wanted regular best-practice-aligned training and diverse educational resources. Barriers included high staff turnover and intermittent doctor presence in remote areas. Desired practice changes included adding CWC to routine health screening, electronic prompts, and policies for non-medical HCPs to prescribe treatment. Conclusion: Strategies for timely detection and management of CWC are broadly consistent across contexts, but tailored approaches are essential due to diverse community characteristics.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».