Strategies for improved French-language health services: Perspectives of family physicians in northeastern Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify strategies to improve the quality of health services for Francophone patients. DESIGN: A series of semistructured key informant interviews. SETTING: Northeastern Ontario. Participants A total of 18 physicians were interviewed. Ten physicians were interviewed in French, 7 physicians were women, and 10 physicians were located in urban communities. METHODS: Purposive and snowball sampling strategies were used to conduct a series of semistructured key informant interviews with family physicians practising in communities with a large Francophone population. Principles of grounded theory were applied, guided by a framework for patient-professional communication. Results were inductively derived following an iterative data collection–data analysis process and were analyzed using a detailed thematic approach. MAIN FINDINGS: Respondents identified several strategies for providing high-quality French-language health services. Some were unique to non–French-speaking physicians (eg, using appropriate interpreter services), some were unique to French-speaking physicians (eg, using a flexible dialect), and some strategies were common to all physicians serving French populations (eg, hiring bilingual staff or having pamphlets and posters in both French and English). CONCLUSION: Physicians interviewed for this study provided high-quality health care by attributing substantial importance to effective communication. While linguistic patient-to-physician concordance is ideal, it might not always be possible. Thus, conscious efforts to attenuate communication barriers are necessary, and several effective strategies exist.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».