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Enregistrement W7037700775

The Experiences of South Asian Older Adults with Type II Diabetes Mellitus Accessing Diabetes-Related Healthcare Services

2025· dissertation· en· W7037700775 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTamilHealth careCultural competenceAsian IndianType 2 Diabetes MellitusCultural diversityLanguage barrierSouth asia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Type II Diabetes Mellitus (T2DM) disproportionately affects South Asian populations, with South Asian older adults facing additional barriers to accessing appropriate T2DM healthcare services. These barriers include language difficulties, cultural insensitivities, and structural challenges in the healthcare system. Within the Greater Toronto Area (GTA), Tamil older adults, a subgroup of the South Asian population, may experience these barriers more acutely due to limited access to linguistically and culturally appropriate healthcare. Aim: This dissertation aimed to explore the lived experiences of South Asian older adults and the perspectives of T2DM health service providers regarding access to T2DM healthcare. The goal was to suggest strategies to improve access to diabetes-related healthcare for South Asian-Tamil older adults in the Greater Toronto Area (GTA), Ontario. Methods: The thesis included three studies: 1) A systematic review of the experiences of South Asian adults accessing T2DM-related healthcare in host countries; 2) An interpretive descriptive study (ID) study with nine Tamil older adults with T2DM in the GTA; 3) An ID study with nine diabetes health service providers in the GTA. Results: Study 1 highlighted common barriers, including language difficulties, limited cultural competence in care, and health system navigation issues. Study 2 revealed that Tamil older adults additionally faced financial barriers, heavy reliance on family for interpretation, and a lack of culturally tailored care, which hindered their ability to access T2DM-related care effectively. Study 3 emphasized the challenges of offering culturally appropriate services due to resource limitations, lack of Tamil-speaking staff, and inadequate training in cultural safety. Both groups identified the need for improved language support, increased availability of Tamil-speaking providers, and culturally adapted T2DM education. Conclusion: The results highlight Tamil older adults' barriers to accessing T2DM-related healthcare services. Findings suggest that Tamil older adults should be empowered to navigate the health system through education and the provision of resources. Health service providers should receive training to provide culturally appropriate care and advice to Tamil older adults. Finally, coordination at the primary care level should be improved.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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