Advancing Health Equity During the COVID-19 Pandemic through Digital Medical Interpretation Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Medical Interpretation Services (MIS) is the gold-standard that should be used during clinical assessments with patients who have limited English proficiency (LEP) or have hearing loss. The COVID-19 pandemic has highlighted the urgent need for clear, concise medical communication between patients and clinicians to prevent the spread of COVID-19 and ensure public safety. Cost of MIS is covered by the provincial health authority in Alberta; however, it is not consistently utilized across the province.Aim: To implement digital MIS in the Emergency Department (ED) of one urban teaching hospital, improving accuracy of clinical assessment and to provide patient-centered communication. Methods: Applying quality improvement methodology, an intervention comprised of digital MIS technology and education was trialed for 6 months. To assess intervention effect, the number of MIS minutes and calls were measured monthly and a questionnaire was developed and administered to determine ED healthcare providers’ awareness, technology accessibility and perception of MIS integration into the clinical workflow. Results: Digital MIS was utilized consistently in the ED from the beginning of the COVID-19 pandemic (March 2020) and over the subsequent six months. The cost avoidance due to digital MIS usage was estimated to be $19,612.16. ED healthcare providers indicated that digital MIS helped smooth communication with patients and reduced the time it took to gather and provide accurate information. Conclusion: Providing digital MIS access, education and training is a means to advance health equity, by improving accuracy of clinical assessment and patient-centered care in the ED.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».