Physical activity–based, wholistic, wellness interventions for Indigenous women in Canada: An environmental scan to identify programs and promising practices
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This environmental scan has two aims. The first is to identify wholistic, physical activity (PA)-based wellness interventions for Indigenous women in Canada through the completion of a scoping review of published and grey literature and key informant interviews. The second is to identify promising practices and potential barriers to intervention development and delivery. METHODS: Components of the environmental scan included (1) the creation of a logic model in collaboration with a community-based Advisory Group, (2) a scoping review of wholistic PA-based wellness interventions between January 1990 and March 2022, (3) key informant interviews of individuals involved in PA-based wellness programming, and (4) thematic analysis of promising practices, enablers, and barriers found in both the articles and interviews. SYNTHESIS: The scoping review identified 16 interventions. Through key informant interviews, 6 additional interventions were identified. Programs were largely community-based and culturally appropriate. Financial factors were the most common barrier. Walking as a form of PA was commonly employed and key informant interviews highlighted the importance of exploring on-the-land activities, group activities, and the incorporation of all elements of wholistic health (mental, physical, spiritual, and emotional). Only one study employed Indigenous research methods. CONCLUSION: There is limited published literature and a dearth of PA-based, wholistic health programs for Indigenous women in Canada. More programming and research are required to address the unique health needs of Indigenous women and mitigate the legacy impacts of colonization on health.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».