Foundations of Canadian Indigenous Medicine (Part III): Treatment Approaches for Common Dermatological Conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous communities in Canada face significant dermatological health care disparities due to systemic barriers, geographic isolation, and limited access to specialists. These challenges are further exacerbated by numerous socio-economic factors. Addressing these issues requires policy reforms, Indigenous-led health care initiatives, and the recognition of traditional natural-based remedies as valuable contributors to improve health outcomes, mutual trust, and patient compliance. METHODOLOGY: A detailed literature review was conducted using PubMed and the Native American Ethnobotany Database, aiming to identify traditional remedies focusing on plants and natural resources used by Indigenous/First Nations communities for the treatment of dermatological conditions and skin wellness. The focus was on plant-based and natural resources traditionally used by the Cree, Inuit, Algonquin, and Iroquois, as documented in ethnobotanical and medical literature. RESULTS: A total of 73 distinct plant species used for various dermatological conditions were identified from 64 articles. These findings were categorized into 8 groups based on the specific skin conditions they addressed: psoriasis/papulosquamous-related conditions, acne, infections affecting the skin and soft tissues, pruritic disorders, cosmetic and aesthetic applications, warts, hair and nail conditions, and other dermatological applications. Many of these treatments possess antimicrobial and anti-inflammatory properties, highlighting their potential for integration into modern skincare and therapeutic innovations. CONCLUSION: For generations, Indigenous communities have relied on traditional plant-based remedies for dermatological care, emphasizing a holistic approach to well-being. Integrating these practices with Western dermatology can foster trust, improve patient outcomes, and uphold cultural values.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».