Shrinking the language accessibility gap: a mixed methods evaluation of telephone interpretation services in a large, diverse urban health care system
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Language interpretation services for patients who are not proficient in a country's official language(s) are essential for improving health equity across diverse populations, and achieving clinical safety and quality for both patients and providers. Nevertheless, overall use of these services remains low, regardless of how they are delivered. In Toronto, Ontario, one of the most ethnically diverse urban centres, the regional local health integration network which oversees the highest concentration of health care organizations servicing 1.2 million residents, partnered with key stakeholders to make Over-the-Phone (OPI) interpretation services broadly and economically available in 170 different languages to its diverse network of health care organizations. This evaluation aimed to assess patients' and providers' experiences with OPI in these varied settings and the impact (if any) on alternative interpretation services and on health service delivery access and quality. METHODS: This study used a two-phased sequential exploratory mixed-methods approach to evaluate the initiative. Phase I was comprised of semi-structured interviews with representatives from the program stakeholders; these findings were applied to identify appropriate survey questions and response categories, and provided context and depth of understanding to Phase II results. Phase II included web-based and self-administered surveys for both providers and patients engaging with OPI. RESULTS: Both providers and patients identified a broad range of positive impacts OPI had on health care service delivery quality and access, and high levels of satisfaction with OPI, in a variety of health care settings. Providers also revealed a marked decrease in the use of ad-hoc, nonprofessional strategies for interpretation after the implementation of OPI, and noted it had either no impact on their workload or had decreased it overall. CONCLUSIONS: OPI is clearly not the sole answer to the complex array of health care needs and access gaps that exist for persons without proficiency in their country's official language. Nevertheless, this evaluation provides compelling evidence that OPI is a valuable component, and that it may contribute to a broader range of positive impacts, and within a broader range of health care settings, than previously explored.
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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 | 0,039 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».