“Don't shut down, these conversations need to happen”: Indigenous health professionals insights for advancing anti‐racism in health care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous peoples around the world continue to experience systemic racism and discrimination within health care, as a direct consequence of colonisation. In settler-colonial states, such as Canada, current approaches to tackling anti-Indigenous racism are often designed by non-Indigenous peoples. Combating racism necessitates that health care policies and practices be co-constructed with Indigenous communities. OBJECTIVE: This study explored insights from Indigenous health professionals, educators and community members. It aimed to identify pathways for justice and equity-based medical curricular reform that, while being Indigenous-led, also engage practitioners in institutional accountability. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 12 Indigenous individuals with extensive experiential, professional and academic experience with the health care system and health professions education. RESULTS: This study highlights the ongoing impacts of anti-Indigenous racism in medical education and health care settings. Indigenous-specific racism within medicine manifests through the dehumanisation of Indigenous peoples, deficit-based approaches to Indigenous health education, and the erasure, omission, or other types of violence and epistemic injustices in educational settings and curricula design. Indigenous approaches to addressing it pivot around sovereignty and self-determination. These include nurturing the Indigenous principle of relationality within institutions, policies, education and interactions; challenging dehumanising narratives by centring Indigenous voices; and re-humanising medical practice through skills that foster connectedness and by embedding justice and equity as core tenets of medical practice. CONCLUSION: Indigenous knowledge, principles and insights offer promising approaches for paving the way towards equity- and justice-centred medical practice and education. This study underscores the need to centre Indigenous voices, incorporate Indigenous knowledge and meaningfully engage with communities to embed health equity and justice at the core of medical education and 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 | 0,031 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,042 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».