Development of an educational resource: cultural safety with patients who identify as Black, African Nova Scotian, African or Caribbean descent
Notice bibliographique
Résumé
Background: Black patients have faced health disparities and mistreatment in healthcare \nsettings (Public Health Agency of Canada, 2020). The United Nations (UN) declared a decade \nfor people of African descent from 2015-2024 (UN, n.d.). The UN called for recognizing this \ndistinct population and protecting and promoting their human rights (UN, n.d.). Racial \ndiscrimination and microaggressions contribute to current and historical mistrust in the \nhealthcare system (CDC, 2020; Cénat et al., 2022a; Cénat et al., 2022b; Waldron et al., 2023; \nWolinetz & Collins, 2020). To improve the health experiences of Black patients, healthcare staff \nmust create culturally safe environments. Methods: I conducted a literature review, \nconsultations, and an environmental scan to explore and analyze the healthcare experiences of \nBlack patients and the experiences of healthcare staff working with Black patients. Through the \nliterature review, I focused on global experiences while I explored the local context through the \nenvironmental scan and consultations. Results: Black patients experienced racial discrimination, \nmicroaggressions, and a lack of trust in the health system (CDC, 2020; Cénat et al., 2022a; Cénat \net al., 2022b; Waldron et al., 2023; Wolinetz & Collins, 2020). The mental health impacts of \nthese experiences included anxiety, depressive symptoms, sleep problems, and decreased help-seeking (Cénat et al., 2022a; Cénat et al., 2022b; Chan et al., 2023; Moody et al., 2022; Nguyen \net al., 2023; Waldron et al., 2023; Washington & Randall, 2023). Cultural safety training can \nincrease healthcare providers' knowledge and improve patient interactions (Browne et al., 2021; \nKaihlenan et al., 2019; Pimental et al., 2022; Yaphe et al., 2019). Based on these results, I \ncreated an educational resource, including a PowerPoint presentation and teaching guide for a \none-day course in cultural safety with Black patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».