English for the Workplace: Doing Patient-Centred Care in Medical Communication
Notice bibliographique
Résumé
Canada, like other first-world countries, relies in large part on professional im- migrants trained in other cultures and languages to complement its workforce in a wide range of professions, including medicine. International medical graduates (IMGs) who are nonnative English-speaking (NNES) and who have trained in different medical contexts are often unfamiliar with the sociopragmatic norms underlying both general communication and medical practice in their new host countries, and as a result they can have difficulty using the pragmalinguistic resources needed to strike the appropriate interpersonal note in patient-centred approaches to communication. In this article we used data collected through role-plays performed in an Australian setting by practicing, locally trained, native English-speaking (NES) doctors and NNES IMGs to identify the features of patient-centred medical communication that the latter can find challenging. This approach allowed us to use the discourse to highlight those features of approachability that are likely to be relevant to immigrant professionals in both Canada and Australia. It also helped us to illustrate how discourse data can be used to identify culturally appropriate ways of communicating that can, in turn, contribute to an accurate evidence base from which culturally appropriate communication courses for IMGs and other professionals may be developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».