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Enregistrement W4404794975 · doi:10.1177/13558196241300856

Voluntary self-disclosed Indigenous identity of patients in four Canadian health care settings: A multiple-site qualitative case study

2024· article· en· W4404794975 sur OpenAlexafffundabout
Mandi Gray, Samara Wessel, Richard T. Oster, Grant Bruno, Chyloe Healy, Rebecca L. Rich, Shayla Scott Claringbold, Kienan Williams, Rita Henderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalAlberta HealthUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryImpactAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Health Services
Mots-clésIndigenousHealth carePublic relationsNursingGovernment (linguistics)MedicineQualitative researchVoluntary sectorPolitical scienceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The lack of Indigenous health care data in Canada makes it challenging to plan health care services and inform Indigenous leadership on the health care needs of their respective Nations and communities. Several Canadian health care organizations have implemented a voluntary Indigenous identifier of patients within their electronic medical records. This study examines facilitators and barriers to implementing such a voluntary self-reported Indigenous identifier, from the perspective of key stakeholders who work at four Canadian health providers where an Indigenous identifier has been implemented. METHODS: The four Canadian sites comprise three hospitals and one health authority. At each site, key stakeholders participated in semi-structured qualitative interviews. Interviews were transcribed and coded. Relevant documents that were publicly available or provided by each site were reviewed. RESULTS: There were four primary findings. First, for the introduction of an Indigenous identifier to be successful there must be pre-existing strong and trusting relationships between Indigenous communities and health care organizations. Second, health care organizations must provide training for those who ask clientele to self-identify as Indigenous, to overcome issues such as any patient backlash. Third, for the relationship between Indigenous people and health organizations to flourish, data governance must be Indigenous-led. Finally, the collection of Indigenous identifier data can enhance Indigenous health care services and health care service planning and delivery. CONCLUSIONS: Due to the ongoing distrust of government and health care services among Indigenous peoples and communities, special considerations are required prior to the implementation of an Indigenous identifier. Of primary importance is how health care organizations can contribute to Indigenous data governance and minimize potential harms associated with the collection of such data. The findings of this study can be used to guide other health care sites and Indigenous leaders aspiring for more robust health data by implementing voluntary Indigenous identity data collection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0360,013
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,440 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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