Understanding the “Concept of Noise” in Mental Health Care Encounters With Patients From Different Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Intercultural provider/patient clinical encounters are often fraught with miscommunication due to many sources of communication noise, resulting in unsatisfactory interactions for both parties and, more importantly, inadequate health care received by the patient. Communication noise refers to influences on effective communication that influence the interpretation of conversations. While often overlooked, communication noise can have a profound impact both on our perception of interactions with others and our analysis of our communication proficiency. Health care would be much improved for people from different cultural backgrounds in the United States if providers and patients were aware of and proactive in addressing the sources of noise that obscure the intended messages transferred from one to the other related to health and appropriate treatment steps. This article will apply a classic communication model, identify key sources of communication noise in intercultural communication and then explore two mental health clinical encounters in which noise nearly resulted in inappropriate treatment of an illness. Through identifying and addressing these sources of noise in the clinical encounter, mental health care providers can develop strategies to improve their communication with patients from different cultures.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,042 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».