Medical Student Second Language Abilities and Confidence in Clinical Use: Mandarin Pilot
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Language barriers are a common obstacle for medical students in multicultural centers. Students may have conversational skills in non-English languages, but find it cumbersome to use these languages in a clinical setting. We investigated the demand for resources to enhance medical communication across language barriers and the role for workshops in achieving this purpose. METHODS: Mandarin workshops and a phrasebook with medical terms were created and delivered to medical students, along with the opportunity to practice at a blood pressure clinic in the community. Surveys of medical students before and after the workshops, and three months following, were collected to determine the impact of different resources. Community members attending the blood pressure clinic were surveyed to gauge their preferences. RESULTS: Among medical student respondents, 86% spoke a non-English language, but only 24% were at least quite a bit confident in communicating with patients in a non-English language. After the Mandarin workshops, 82% of participants reported perceived benefits to their confidence in communicating with patients in Mandarin, and the phrasebook and peer coaching in Mandarin were rated as the most useful resources. Mandarin-speaking community members reported they would be more comfortable seeing providers who had learned basic Mandarin (7.5/10) compared to none at all (4.4/10). CONCLUSION: Medical students’ confidence communicating in Mandarin can be bolstered with resources including workshops and phrasebooks. This approach could be used for other languages to improve communication and contribute to more satisfying, effective and comfortable care for patients with limited English.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».