Global approaches to Indigenous health through interprofessional education: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous communities worldwide experience inequalities in healthcare systems and face profound challenges in accessing equitable care. To bridge these gaps and deliver culturally safe healthcare, healthcare practitioners require appropriate education. Interprofessional education learning activities can facilitate understanding of beneficial and collaborative approaches to Indigenous health. This study explored the depth, breadth, and nature of existing literature on educational strategies used while teaching Indigenous health approaches within interprofessional education. The scoping review was guided by the Joanna Briggs Institute's methodology and considered all forms of English-language evidence with any publication date; it included quantitative, qualitative, mixed-method studies, and gray literature. Six databases were searched along with hand searching and reference list scanning. Sources were screened, extracted using a data extraction form, and analyzed quantitatively and qualitatively. The information was summarized using a summary of results table and a narrative summary. Of 1486 sources, 45 were included following a full-text review. An array of educational strategies informed by various theories and cultural concepts were extracted. Although the content of each learning activity was often unique to the local Indigenous community, many of the foundational theories and concepts were similar across cultures. The findings highlight the importance of partnering meaningfully with Indigenous individuals and communities in educational activity creation and delivery to enhance the quality of learning and learner satisfaction. These findings can contribute to developing culturally safe interprofessional healthcare services for Indigenous communities and guide the development of Indigenous health-related interprofessional education learning activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».