Language ecology and health care: language varieties and communication in a latino-serving family health center
Notice bibliographique
Résumé
Research on Hispanics/Latinos over the past decade with respect to the role of language and culture in access to and experiences with health care has focused on three primary variables, or factors. These are (1) the language spoken by the patient, physician, and other providers, including interpreters; (2) culturally-based beliefs about health and disease and the potential impact of these beliefs on experiences with health care systems; and (3) the role and effects of socio-demographic characteristics, such as socio-economic status and having (or not having) health insurance. What is lacking in this research is a more detailed analysis of the first factor, i.e., the language(s) spoken by patients and providers in clinical settings. What is especially important to investigate is the way(s) in which language choice and use are experienced by patients and family members, and how those experiences are understood and interpreted by participants in the health care delivery system, i.e., physicians, nurses, technicians, social workers. That is the focus of this empirical investigation of a Latino-serving family medical center located in San Antonio, Texas. Five hundred clinic patients completed surveys and about 100 of them were interviewed. Medical and non-medical support staff were interviewed as well. Results indicate a high level of satisfaction with quality of health care provided, but concerns were raised about communication problems at various points of contact in the delivery of health care services. Recommendations include hiring a full-time interpreter and providing classes in medical terminology in Spanish for clinic personnel.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».