Effects of Cultural Sensitivity Training on Health Care Provider Attitudes and Patient Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the effectiveness of cultural sensitivity training on the knowledge and attitudes of health care providers, and to assess the satisfaction and health outcomes of patients from different minority groups with health care providers who received training. DESIGN: In this randomised controlled trial, 114 health care providers (nurses and homecare workers) and 133 patients (from two community agencies and one hospital) were randomly assigned to experimental (training) and control groups, and were followed for 18 months. METHODS: Providers completed the Cultural Awareness Questionnaire and the Dogmatism Scale. Patients completed the Off-Axis-Ratio (OAR) Multidimensional Measure of Functional Capacity, the Client Satisfaction Questionnaire, the Physical and Mental Health Assessment Questionnaire, and the Health and Social Services Utilization Questionnaire. A qualitative analysis was conducted to identify and analyse themes from personal journals kept by participating nurses. FINDINGS: Cultural sensitivity training resulted in increased open-mindedness and cultural awareness, improved understanding of multiculturalism, and ability to communicate with minority people. After 1 year patients of mostly European and British origin, who received care from trained providers, showed improvement in utilizing social resources and overall functional capacity without an increase in health care expenditures. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that a cultural sensitivity training program not only improved knowledge and attitudes among health care providers, but it also yielded positive health outcomes for their patients.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».