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Enregistrement W7115018543 · doi:10.1093/pch/pxaf116.080

80 An environmental scan of Indigenous health and social services for children and families in Canadian children’s hospitals

2025· article· en· W7115018543 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaSickKids FoundationWestern UniversityMontreal Children's HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcMaster UniversityUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanMcGill University Health CentreChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousThematic analysisHealth careData collectionService (business)Service providerHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Indigenous (First Nations, Inuit, or Métis) children represent the future of their strong cultures and resilient communities. However, medical colonialism, anti-Indigenous racism and other structural and environmental determinants of health have contributed to ongoing disparities in hospital care for Indigenous compared to non-Indigenous children. Few studies have examined the care and services addressing the needs of Indigenous children and their families in the hospital setting. Objectives The overall goal of our study was to conduct an environmental scan of services specific to Indigenous children and families in children’s hospitals across Canada. Design/Methods Our team of researchers, scholars, and clinicians (Indigenous and non-Indigenous) conducted an environmental scan of services specific to Indigenous children and families in all 15 children’s hospitals across Canada within the infrastructure of the Canadian Paediatric Inpatient Research Network (PIRN) and the Pediatric Outcomes imProvement through COordination of Research Networks (POPCORN). We collected data from publicly available documents and conducted semi-structured interviews with healthcare practitioners, service providers, and administrators between June and November 2024. Nineteen interviews (5 Indigenous, 14 non-Indigenous participants) were conducted across 14 out of 15 eligible children’s hospitals. Data were analyzed using reflexive thematic analysis. Results There was considerable variation in the services for Indigenous children and families provided by children’s hospitals. Most are working with multiple external community agencies to meet the needs of Indigenous children and families. Few have implemented smudging policies and Indigenous (physical) spaces. We observed gaps in institution-led strategic approaches to Indigenous health, hospital data collection on Indigenous identity, care and outcomes, and the recruitment and retention of Indigenous staff. There are variations in the implementation of cultural safety, the role of Indigenous patient navigators, and physician knowledge on the various services available. Conclusion Most participants requested to learn about the programs and policies that exist and participate in the knowledge exchange of study findings. By sharing the successes and challenges of current Indigenous-specific services identified, we aim to advance the agenda for the TRC: Calls to Action, Joyce’s Principle, and cultural safety in Canadian children’s hospitals. Next steps may include identifying the needs, benchmarks, and best practices to support Indigenous children and their families in the hospital setting.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0120,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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