Effective communication between healthcare professionals and deaf and hard-of-hearing patients : forum
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this project was to facilitate easy recognition and improve effective communication skills between health care professionals and deaf and hard-of-hearing patients. In order to determine if there was effective communication between healthcare professionals and deaf and hard-of-hearing patients, a questionnaire was administered to 40 patients at Lady Michaelis Community Health Centre identified as being deaf or hard-of-hearing – 20 patients collecting acute medicines and 20 patients collecting chronic medicines. Patients were asked whether they used sign language as a form of communication, whether they understood how to use their medication, whether they had any problems communicating with health care professionals and whether they had any preferences about how health care professionals communicated with them. The majority of patients collecting acute (17/20) and chronic medicines (15/20) reported problems communicating with health professionals. Although 17/20 patients collecting chronic medicines used sign language, only 11/20 patients collecting acute medicines used this method. It appeared that patients relied on the instructions written on the medicine containers or on translators who could communicate with them in an appropriate manner. In order to address this problem, two posters – one on how to identify a deaf person and one on how to talk to a deaf person – were created for health professionals. These can be easily duplicated and used in training programmes and as reminders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».