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Enregistrement W2922470555 · doi:10.1080/14643154.2019.1589075

Examining cultural competence in pediatric hearing loss services: A survey

2019· article· en· W2922470555 sur OpenAlexaffabout
Viviane Grandpierre, Flora Nassrallah, Beth K. Potter, Elizabeth M. Fitzpatrick, Roanne Thomas, Jenn Taylor, Lindsey Sikora

Notice bibliographique

RevueDeafness & Education International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural competenceHearing lossCompetence (human resources)PsychologyPsychological interventionService providerMedical educationService delivery frameworkCultural diversityNursingMedicineService (business)PedagogySocial psychologyBusinessSociologyAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts to improve cultural competence in pediatric hearing loss services should be informed by evidence of how culture can affect services, yet there is a paucity of research in the field of audiology. The aim of this study was to gain insight into practitioners’ experiences with offering early hearing loss services to minority culture families. Specifically, the objective was to examine possible barriers and facilitators to improving cultural competence in early hearing loss services by exploring the perspectives of the providers of care from across Canada. A survey, informed by our previous studies, was disseminated to practitioners providing hearing loss services. Responses to all survey questions were analyzed descriptively. Open-ended questions were analyzed with simple content analysis. Results indicate practitioners reported barriers at each stage of service delivery: during diagnoses, amplification discussions, language assessments, and interventions. Practitioners also described various strategies used to facilitate culturally competent care. Findings stemming from this study can be used to inform practitioners seeking to provide culturally competent care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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