Voluntary self-disclosed Indigenous identity of patients in four Canadian health care settings: A multiple-site qualitative case study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».