Cultural Competence Springs up in the Desert
Notice bibliographique
Résumé
The authors describe the factors that led Weill Cornell Medical College in Qatar (WCMC-Q) to establish the Center for Cultural Competence in Health Care from the ground up, and they explore challenges and successes in implementing cultural competence training.Qatar's capital, Doha, is an extremely high-density multicultural setting. When WCMC-Q's first class of medical students began their clinical clerkships at the affiliated teaching hospital Hamad Medical Corporation in 2006, the complicated nature of training in a multicultural and multilingual setting became apparent immediately. In response, initiatives to improve students' cultural competence were undertaken. Initiatives included launching a medical interpretation program in 2007; surveying the patients' spoken languages, examining the effect of an orientation program on interpretation requests, and surveying faculty using the Tool for Assessing Cultural Competence Training in 2008; implementing cultural competence training for students and securing research funding in 2009; and expanding awareness to the Qatar community in 2010. These types of initiatives, which are generally highly valued in U.S. and Canadian settings, are also apropos in the Arabian Gulf region.The authors report on their initial efforts, which can serve as a resource for other programs in the Arabian Gulf region.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».