Facteurs culturels liés au maintien des comportements de santé chez les femmes algonquines ayant souffert de diabète gestationnel
Notice bibliographique
Résumé
Depuis plus d'un demi-siècle, le mode de vie traditionnel des Premières Nations a été bouleversé entraînant des conséquences néfastes sur leur santé. La prévalence alarmante du diabète de type 2 dans les communautés des Premières Nations, même chez les enfants de moins de 12 ans, en est une manifestation éloquente. Santé Canada (2001) estime cette prévalence, standardisée selon l'âge, à près du triple de celle de la moyenne canadienne. Par ailleurs, deux Autochtones diabétiques sur trois sont des femmes (Bobet 1997, dans Santé Canada, 2001). Pour le diabète gestationnel chez les femmes des Premières Nations, la prévalence varie de 8 à 18 % (ACD, 2008). Le diabète gestationnel est associé à un suivi médical, un traitement et à des activités d'éducation pour la santé qui devraient favoriser des comportements de santé et améliorer la santé des femmes. Toutefois, près d'une femme sur deux qui a souffert d'un diabète gestationnel développera un diabète de type 2 (Santé Canada, 2002). Peu d'études ont été faites pour connaître les facteurs qui maintiennent, après l'accouchement, les comportements de santé encouragés pendant la grossesse. Or, les femmes des Premières Nations sont à la base de la transmission d'habitudes de vie, particulièrement lorsque l'enfant est jeune. Par conséquent, une étude a été réalisée afin d'explorer les facteurs culturels qui influencent le maintien des comportements de santé dans les deux à dix années qui suivent une grossesse au cours de laquelle un diagnostic de diabète gestationnel a été posé. Notre étude, utilisant l'approche ethnoinfirmière (Leininger, 2001a; Leininger et McFarland, 2002; 2006; McFarland, 2001), a été menée dans la communauté algonquine de Pikogan (environ 250 femmes) et du Lac Simon (environ 575 femmes). Nous avons recruté sept (7) femmes ayant souffert de diabète gestationnel en utilisant la stratégie de boule de neige. Nous avons privilégié, pour décrire les facteurs culturels, des outils comme l'observation participante, le journal de bord ainsi que l'entrevue semi-dirigée. De plus, à l'aide d'un questionnaire, nous avons documenté certaines données sociodémographiques. L'analyse a été faite selon les facteurs culturels du modèle Sunrise (Leininger et McFarland, 2002; 2006). Ces facteurs sont les facteurs d'ordre technologique, religieux, philosophique, familial, social, politique, légal, économique, éducationnel, et relatif au mode de vie et aux valeurs culturelles. Ainsi, en analysant ces facteurs culturels, nous avons pu dégager les thèmes suivants, soit : l'importance de la famille et les liens sociaux comme motivation et soutien pour le maintien des comportements de santé, la possibilité d'adopter de nouveaux comportements de santé en conservant ses valeurs culturelles, la possibilité d'apprendre seule et à l'aide des ressources éducatives adaptées à ses besoins et sa culture, la possibilité de réaliser des économies par une meilleure alimentation et l'accessibilité à ses données de glycémie comme moyen de contrôle grâce aux avancées technologiques associées au glucomètre. Cette étude permettra d'intégrer, dans les programmes d'éducation pour la santé, les facteurs culturels qui peuvent avoir une influence à long terme sur les comportements de santé et, ainsi, agir précocement dans la prévention du diabète de type 2.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».