Challenges of Transcultural Caring Among Health Workers in Mashhad-Iran: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>BACKGROUND: </strong>One of the consequences of migration is cultural diversity in various communities. This has created challenges for healthcare systems.</p><p><strong>OBJECTIVES: </strong>The aim of this study is to explore the health care staffs’ experience of caring for Immigrants in Mashhad- Iran.</p><p><strong>SETTING:</strong> This study is done in Tollab area (wherein most immigrants live) of Mashhad. Clinics and hospitals that immigrants had more referral were selected.</p><p><strong>PARTICIPANTS:</strong> Data were collected through in-depth interviews with medical and nursing staffs. 15 participants (7 Doctors and 8 Nurses) who worked in the more referred immigrants’ clinics and hospitals were entered to the study.<strong> </strong></p><p><strong>DESIGN: </strong>This is a qualitative study with content analysis approach. Sampling method was purposive. The accuracy and consistency of data were confirmed. Interviews were conducted until no new data were emerged. Data were analyzed by using latent qualitative content analysis.</p><p><strong>RESULTS:</strong> The data analysis consisted of four main categories; (1) communication barrier, (2) irregular follow- up, (3) lack of trust, (4) cultural- personal trait.</p><p><strong>CONCLUSION:</strong> Result revealed that health workers are confronting with some trans- cultural issues in caring of immigrants. Some of these issues are related to immigration status and some related to cultural difference between health workers and immigrants. These issues indicate that there is transcultural care challenges in care of immigrants among health workers. Due to the fact that Iran is the context of various cultures, it is necessary to consider the transcultural care in medical staffs. The study indicates that training and development in the area of cultural competence is necessary.</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,021 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».