Working well: a systematic scoping review of the Indigenous primary healthcare workforce development literature
Notice bibliographique
Résumé
Background: Strong and effective workforce models are essential for improving comprehensive Indigenous primary healthcare service (PHC) provision to Indigenous peoples in Canada, Australia, New Zealand and the USA (CANZUS nations). This review systematically scoped the literature for studies that described or evaluated models and systems that support the sustainability, capacity or growth of the Indigenous PHC workforce to provide effective PHC provision. Methods: Eleven databases, 10 websites and clearinghouses, and the reference lists of 5 review articles were searched for relevant studies from CANZUS nations published in English from 2000 to 2017. A process of thematic analysis was utilised to identify key conditions, strategies and outcomes of Indigenous PHC workforce development reported in the literature. Results: Overall, 28 studies were found. Studies reported enabling conditions for workforce development as government funding and appropriate regulation, support and advocacy by professional organisations; community engagement; PHC leadership, supervision and support; and practitioner Indigeneity, motivation, power equality and wellbeing. Strategies focused on enhancing recruitment and retention; strengthening roles, capacity and teamwork; and improving supervision, mentoring and support. Only 12/28 studies were evaluations, and these studies were generally of weak quality. These studies reported impacts of improved workforce sustainability, workforce capacity, resourcing/growth and healthcare performance improvements. Conclusions: PHCs can strengthen their workforce models by bringing together healthcare providers to consider how these strategies and enabling conditions can be improved to meet the healthcare and health needs of the local community. Improvement is also needed in the quality of evidence relating to particular strategies to guide practice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».