Réduire le fardeau de l’hépatite C et favoriser la santé des communautés autochtones au moyen d’une pratique infirmière culturellement cohérente : une revue narrative des écrits
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Les populations autochtones au Canada sont disproportionnellement touchées par le virus de l’hépatite C (VHC). L’intégration des cultures et savoirs autochtones aux interventions de santé est fragmentée et la pratique infirmière présente des lacunes à cet égard. Objectifs : Cette revue narrative des écrits visait à analyser les interventions communautaires de lutte au VHC réalisées auprès de populations autochtones afin de proposer des recommandations pour renforcer la pratique infirmière en matière de VHC et la rendre plus cohérente aux besoins et valeurs des communautés autochtones. Méthodes : Des méthodes d’examen rapide ont été adoptées. Les bases de données CINAHL, MEDLINE, EMBASE et Cochrane et le moteur de recherche Google ont été consultés. Le modèle de réceptivité communautaire de Stanley et al., (2014), qui favorise le développement d’interventions appropriées selon les forces, la problématique et le contexte, a guidé l’analyse. Résultats : Au total, 24 sources ont servi à analyser 13 projets d’intervention. Des similarités sont ressorties dans 11/13 projets d’intervention adoptant une approche holistique (n=11) et/ou une approche de réduction des méfaits (n=7), ce qui comprend une relation de confiance, sans jugement et non stigmatisante. La mobilisation communautaire était inhérente aux 13 projets d’intervention et c’est par une approche axée sur l’autodétermination que les infirmières étaient les plus susceptibles d’inciter cette mobilisation nécessaire à l’intervention en matière de VHC. Discussion et conclusion : Avec une approche holistique de la réduction des méfaits, l’infirmière pourrait davantage soutenir l’autodétermination et la mobilisation communautaire afin de réduire efficacement le fardeau du VHC vécu par les communautés autochtones.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".