Collaborative Priority Setting for Enhancing Primary Health Care Access among the Nepalese Community in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Extensive research concerning potential resolutions to immigrants' healthcare access in Canada is limited, and the viewpoint of immigrant communities regarding priorities and feasible solutions remains inadequately captured. The objective of this article is to portray a research endeavor in which grassroots community members assumed the role of priority-setters for research on primary care access concerns. Aim: This cross-sectional study aims to solicit input from Nepalese-Canadian immigrants in Calgary to rank ten predefined primary care access topics based on their perceived importance for research centered on solutions. Methods: A self-administered survey was conducted where ranking options for the ten primary care access challenge themes were provided to the participants. The themes were identified based on comprehensive literature reviews conducted by the members of the program of research. The survey questionnaire was pilot-tested and refined by team members before administering it. Results: We received 401 responses; of the respondents, 50.37% were men. There were significant differences between males and females in age, educational attainment, yearly household income, and length of stay in Canada variables. Healthcare costs, lack of resources, workplace-related barriers, cultural differences/preferences/perceptions, and transportation barriers were among the top-ranked research priorities by the participants. Conclusion: There is a growing recognition that health solution priority-setting approaches should embrace interdisciplinarity and collaboration, with community participation as a pivotal factor. This involvement enhances the healthcare system and fosters the creation of interventions that more effectively cater to the community's needs.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».