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Enregistrement W4410363079 · doi:10.4103/cjrm.cjrm_15_24

‘We’re racially profiled as drunk Indians’ – experiences of Indigenous rural British Columbians accessing health care

2025· article· en· W4410363079 sur OpenAlexaffvenueabout
Terri Aldred, Erika Pritchard, Jordan Christmas, James Liu, Dana Hubler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Rural Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensPositive Living NorthProvincial Health Services AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousRacismThematic analysisGeneral partnershipHealth careFocus groupSociologyNorthern territoryGender studiesNursingQualitative researchPolitical scienceMedicineEthnologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The present study examines the experiences of anti-Indigenous racism derived from the data collected across rural British Columbia (BC) through the Rural Coordination Centre of British Columbia's Rural Site Visits Project. This study aims to demonstrate how and where people are being treated inequitably in the healthcare system and to highlight racism and its negative impact on patient care. METHODS: We used an action-oriented methodology and incorporated Indigenous methods into the analysis. Participants and focus groups were identified using Boelen's Partnership Pentagon Model, and the data were collected using an appreciative inquiry approach. The data were analysed using thematic analysis. RESULTS: The various forms of racism appearing in health care were identified together with their impacts on patient care. Primary care providers appeared unaware of the extent of discrimination and barriers to care affecting Indigenous community members, suggesting a disconnect between provider perception and patient experience. Finally, the steps towards culturally safe health care were proposed. CONCLUSIONS: Anti-Indigenous racism exists and adversely impacts the care Indigenous peoples receive throughout rural BC. Our study invites healthcare providers to reflect upon their practice and become more culturally aware and humble to improve Indigenous peoples' access to care, health outcomes and experiences. INTRODUCTION: Notre article examine les expériences de racisme anti-autochtone tirées des données recueillies dans les zones rurales de la Colombie-Britannique dans le cadre du Rural Coordination Centre of British Columbia's Rural Site Visits Project (projet de visites des sites ruraux). Ce document vise à démontrer comment et où les personnes sont traitées de manière inéquitable dans le système de santé et à mettre en évidence le racisme et son impact négatif sur les soins aux patients. MTHODES: Nous avons utilisé une méthodologie orientée vers l'action et intégré des méthodes autochtones dans l'analyse. Les participants et les groupes de discussion ont été identifiés à l'aide du modèle Pentagone du partenariat de Boelen et les données ont été recueillies à l'aide d'une approche d'enquête appréciative. Les données ont été analysées à l'aide d'une analyse thématique. RSULTATS: Les différentes formes de racisme apparaissant dans les soins de santé ont été identifiées, ainsi que leur impact sur les soins aux patients. Les prestataires de soins primaires ne semblaient pas conscients de l'ampleur de la discrimination et des obstacles aux soins qui affectaient les membres de la communauté autochtone, ce qui suggère un décalage entre la perception du prestataire et l'expérience du patient. Enfin, les étapes des soins de santé culturellement sûrs sont proposés. CONCLUSIONS: Le racisme anti-autochtone existe et a un impact négatif sur les soins que reçoivent les populations autochtones dans les zones rurales de la Colombie-Britannique. Notre article invite les prestataires de soins de santé à réfléchir à leur pratique et à devenir plus conscients de la culture et plus humbles afin d'améliorer l'accès aux soins, les résultats en matière de santé et les expériences des populations autochtones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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