Developing education materials for caregivers of culturally and linguistically diverse patients: Insights from a qualitative analysis of caregivers' needs, access and understanding of information
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the information needs of caregivers of culturally and linguistically diverse (CALD) patients, and how they access and understand health information related to the management of their care person's chronic illness(es). BACKGROUND: Caregivers of CALD patients experience greater unmet needs compared to the general caregiver population. They experience many challenges in identifying resources and accessing formal supports to aid in self-management behaviours. METHODS: Eleven caregivers were recruited from outpatient clinics in Québec, Canada. Consenting caregivers participated in one face-to-face or phone interview. A qualitative descriptive design and inductive content analysis were used to identify themes. RESULTS: Caregivers described a "village" approach to caregiving in which more than one individual was involved in patient care. The specific roles ascribed to caregivers defined their information needs. Caregivers described two categories of information needs: perceived and unperceived. Perceived information needs were explicit, and centred on the medical management of illnesses. Unperceived needs were unrecognized knowledge gaps that emerged during interviews and focused on self-care. CONCLUSION: Although caregivers' perceived needs are often met, their unperceived needs remain unmet. Health-care providers should perform need assessments to identify caregivers' unperceived needs, with the aims of providing culturally competent care and ongoing support.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».