Communication barriers to formal healthcare utilisation and associated factors among poor older people in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Background Successful interactions between healthcare users and healthcare providers are facilitated by effective communication, which is one of the functions of quality healthcare delivery. Whereas a lack of financial resources impedes healthcare utilisation, a lack of meaningful communication is also likely to create a barrier between healthcare providers and users.Method and materials In this study, we use bivariate and multivariate statistical analyses to model the likelihood of communication barriers to formal healthcare utilisation using socio-economic and demographic data collected from poor older people under the Livelihood Empowerment Against Poverty (LEAP) Programme in the Atwima Nwabiagya District of Ghana.Results The study finds that participants aged 85 years or above are significantly more likely to encounter communication barriers to formal healthcare utilisation (AOR: 1.575, C.I: 0.927–4.452). The results show that non-Akan participants are significantly more likely to encounter communication barriers to formal healthcare utilisation (AOR: 1.206, C.I: 0.507–2.869). Furthermore, we find that participants with high school education are significantly less likely to encounter communication barriers to formal healthcare utilisation (AOR: 0.189, C.I: 0.051–0.700).Conclusions Based on the findings we conclude that the provision of location-specific language access services would improve communication and reduce healthcare disparities in minority ethnic groups who are coexisting with a majority ethnic group. Thus, the findings strongly suggest the need for policy makers to recruit language translators in healthcare systems to partly eliminate communication barriers to healthcare utilisation. From a broader perspective, the study offers valuable knowledge for health policy design and amendment aimed at lessening communication barriers to formal healthcare utilisation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».