Barriers to the use of trained interpreters in consultations with refugees in four resettlement countries: a qualitative analysis using normalisation process theory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing numbers of primary care practitioners in refugee resettlement countries are providing care to refugees. Access to trained interpreters is a priority for these practitioners, but there are many barriers to the implementation of interpreted consultations in routine care. There is a lack of international, theoretically informed research. The purpose of this paper is to understand barriers to interpreter use in primary care consultations in four resettlement countries using Normalisation Process Theory. METHOD: We conducted a cross-sectional online survey with networks of primary care practitioners (PCPs) who care for refugees in Australia, Canada, Ireland and the US (n = 314). We analysed qualitative data from the survey about barriers to interpreter use (n = 178). We completed an inductive thematic analysis, iteratively developed a Normalisation Process Theory (NPT)-informed coding frame and then mapped the emergent findings onto the theory's construct about enacting interpreted consultations. RESULTS: In all four countries, the use of an interpreter presented communication and interaction challenges between providers and patients, which can impede the goals of primary care consultations. Primary care practitioners did not always have confidence in interpreted consultations and described poor professional practice by some interpreters. There was variation across countries, and inconsistency within countries, in the availability of trained interpreters and funding sources. CONCLUSION: There are shared and differential barriers to implementation of interpreted consultations in a consistent and sustained way in the four countries studied. These findings can be used to inform country-specific and international level policies and interventions focusing on improving skills and resources for interpreted consultations to improve implementation of interpreted primary care consultations.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».