Cultural adaptation of health interventions including a nutrition component in Indigenous peoples: a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Indigenous populations throughout the world experience poorer health outcomes than non-indigenous people. The reasons for the health disparities are complex and due in part to historical treatment of Indigenous groups through colonisation. Evidence-based interventions aimed at improving health in this population need to be culturally safe. However, the extent to which cultural adaptation strategies are incorporated into the design and implementation of nutrition interventions designed for Indigenous peoples is unknown. The aim of this scoping review was to explore the cultural adaptation strategies used in the delivery of nutrition interventions for Indigenous populations worldwide. Methods Five health and medical databases were searched to January 2020. Interventions that included a nutrition component aimed at improving health outcomes among Indigenous populations that described strategies to enhance cultural relevance were included. The level of each cultural adaptation was categorised as evidential, visual, linguistic, constituent involving and/or socio-cultural with further classification related to cultural sensitivity (surface or deep). Results Of the 1745 unique records screened, 98 articles describing 66 unique interventions met the inclusion criteria, and were included in the synthesis. The majority of articles reported on interventions conducted in the USA, Canada and Australia, were conducted in the previous 10 years (n = 36) and focused on type 2 diabetes prevention (n = 19) or management (n = 7). Of the 66 interventions, the majority included more than one strategy to culturally tailor the intervention, combining surface and deep level adaptation approaches (n = 51), however, less than half involved Indigenous constituents at a deep level (n = 31). Visual adaptation strategies were the most commonly reported (n = 57). Conclusion This paper is the first to characterise cultural adaptation strategies used in health interventions with a nutrition component for Indigenous peoples. While the majority used multiple cultural adaptation strategies, few focused on involving Indigenous constituents at a deep level. Future research should evaluate the effectiveness of cultural adaptation strategies for specific health outcomes. This could be used to inform co-design planning and implementation, ensuring more culturally appropriate methods are employed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».