The influence of patient–clinician ethnocultural and language concordance on continuity and quality of care: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Concordance refers to shared characteristics between a clinician and patient, such as ethnicity or language. The purpose of this study was to examine whether patient–clinician concordance is associated with patient-reported continuity of care (relational, informational and management) and patient-reported impacts of care (quality and empowerment). Methods: This is a secondary analysis of cross-sectional patient surveys that were administered across British Columbia, Manitoba and Quebec using random digit dialling. Participants were adults who spoke English, French, Mandarin, Cantonese or Punjabi and who had visited a primary care clinician in the previous 12 months (n = 3156). Patients self-identified as being of European, Chinese, South Asian and Indigenous descent. Outcome measures included patients’ perceptions of continuity, quality and empowerment. Adjusted logistic regression models and odds ratio were generated. Results: More than 64% of non-Indigenous respondents reported ethnocultural concordance. Ethnocultural concordance was associated with higher odds of relational and management continuity. This same pattern held when there was both ethnocultural and language concordance. No association was found between language concordance and any outcome measure. Chinese participants reported lower quality (odds ratio [OR] 0.24, 95% confidence interval [CI] 0.12–0.48), as did South Asian participants (OR 0.17, 95% CI 0.09–0.31) than did participants of European descent. Interpretation: Higher relational and management continuity is more likely with the presence of patient–clinician ethnocultural and language concordance. Lower continuity and quality reported by Chinese and South Asian particpants could indicate important health care disparities.
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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».