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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».