Perspectives on Health Equity in Canadian Pediatric Academic Hospitals: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Researchers and health care professionals are increasingly asserting the urgent need for effective practices and policies to address child health inequities. However, there is a paucity of data on current approaches implemented in pediatric hospitals. We sought to explore health care professionals' and interest holders' perspectives on addressing health equity in Canadian pediatric academic hospitals. METHODS: We conducted an interpretative descriptive qualitative study involving semi-structured interviews with a purposive and snowball sample of pediatrics residents, staff pediatricians, allied health professionals, and key stakeholders working at pediatric academic hospitals in Canada. We conducted interviews via video conferencing between 2021 and 2023 and analyzed data using reflexive thematic analysis. RESULTS: We interviewed at least 1 pediatric resident and 1 staff member (including pediatricians, allied health professionals, and key stakeholders involved in health equity) at all 17 pediatric academic hospitals in Canada. Through the 42 interviewees, the following 5 main themes (along with 12 subthemes) emerged: (1) health equity was evolving across institutions; (2) institutions were navigating reactive and proactive approaches; (3) there were siloed efforts and missed opportunities for enhanced collaboration; (4) there were gaps and ethical considerations in health equity data collection; and (5) to achieve health equity throughout an organization, institutional representation and engagement was a necessity. Barriers and facilitators to health equity work were identified, as well as examples of applicable interventions. CONCLUSIONS: There were a myriad of health equity interventions that exist in Canadian pediatric hospitals, although they were evolving and maturing. Learnings can be shared across institutions.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».