Pathways to Culturally Safe Dementia Care (CSDC): A Concept Analysis and Transformational Model for Practitioners and Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Culturally safe dementia care (CSDC) remains inconsistently defined, which makes it difficult for health professionals and researchers to operationalize in practice. To clarify CSDC, we conducted a concept analysis using Rodgers' evolutionary method. Eighteen records from diverse cultural groups and care settings were included. Prominent surrogate terms were cultural sensitivity, cultural competency, and cultural appropriateness, while common related terms were person-centred care, compassionate care, and holistic care. Antecedents included provider awareness through self-reflection and commitment to continuous learning, as well as structural, organizational support. Core attributes of CSDC focused on provider qualities such as demonstrating respect, building trust, using culturally responsive communication, and applying holistic and strengths-based approaches; other attributes pointed to organizational responsibilities like creating affirming care environments, providing information, and honouring cultural preferences. Consequences consisted of reduced social isolation and fear of discrimination, and improved trust, care experiences, and quality of life. This analysis emphasizes that CSDC requires ongoing reflection, meaningful engagement, and system-wide accountability. Importantly, CSDC must be co-created with families and communities and should be rooted in their knowledge systems, histories, and priorities. To support application, we share a conceptual model and four model cases to illustrate CSDC in both urban and rural healthcare settings. The model offers a practical pathway that can guide care providers and organizations in implementing culturally safe approaches. Clearer operational frameworks and community-led strategies are needed to move from intention to sustained, culturally grounded 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 | 0,027 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».