Video Remote Interpreting Technology in Health Care: Cross-Sectional Study of Deaf Patients’ Experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The advent of new rehabilitation and assistive technologies has led to the creation of video remote interpreting (VRI) as an accessible communication technology for deaf patients. Although there has been a rapid growth in the use of VRI technology by health care providers, there is scant published information on VRI users and their satisfaction. Current, timely data are needed to understand deaf patients' use and satisfaction with the quality of VRI technology in health care settings. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the national trends of deaf patients' satisfaction with the quality of video remote interpreting (VRI) in health settings and recommend actions to improve VRI quality and deaf patients' satisfaction with VRI in health care settings. METHODS: Secondary data related to deaf adults' experiences of using VRI service in a medical setting were obtained from the Health Information National Trends Survey in American Sign Language, which was administered to a US sample of deaf adults between 2016 and 2018. RESULTS: Among our VRI users (N=555, all in the United States) who answered questions about VRI usage in health between 2016 and 2018, only 41% were satisfied with the quality of the VRI technology service. Respondents with fewer years of education or those who were male were more likely to rate the VRI quality as acceptable. After adjusting for covariates in a binary regression analysis, deaf patients' self-reported interference (ie, VRI interpreter's interference with disclosure of health information) increased patient dissatisfaction with the quality of VRI technology service by three-fold. CONCLUSIONS: To increase satisfaction with VRI technology service in health care and rehabilitation settings among deaf patients, special attention needs to be given to video technology, as the use of sign language requires high-fidelity video for optimal communication between the interpreter and patient. To promote the willingness to disclose medical information through VRI among deaf patients, the interpreter must be highly skilled in both expressive and receptive communication and have the requisite background in medicine and rehabilitation.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».