Strategies for Restructuring Dietetics Education Programs to Improve Nutrition Equity in Indigenous Populations: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Particularly in racially and ethnically diverse countries, the necessity of providing individualized care to people seeking diet advice is increasingly recognized and embedded in practice guidelines. Some jurisdictions have a history of colonization with subjugation and marginalization of the Indigenous population, which has led to serious health inequities. One overarching strategy to reduce health inequities is to provide education through a decolonizing lens, so that graduate healthcare professionals, such as dietitians, have a better understanding of how to mitigate colonial attitudes, racism, stereotyping and other behaviours, thereby improving health equity. This review aims to summarize and evaluate educational strategies to decolonize dietetics training programs. METHODS: A narrative review was conducted. RESULTS: Professional dietetics organizations in Canada, Australia and New Zealand have incorporated Indigenous-specific outcomes into their standards of practice. Six primary research studies were reviewed, two each from Australia, New Zealand and the United States. The strategies developed include reviewing curriculum content, providing experiential learning opportunities and identifying barriers to the participation of Indigenous students in dietetics programs. Lack of engagement of Indigenous persons in curriculum development, planning and evaluation of efforts is a gap that needs to be addressed. CONCLUSIONS: Meeting practice standards and closing the health equity gap for Indigenous peoples require additional research and implementation into 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».