Response to language barriers with patients from refugee background in general practice in Australia: findings from the OPTIMISE study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Language is a barrier to many patients from refugee backgrounds accessing and receiving quality primary health care. This paper examines the way general practices address these barriers and how this changed following a practice facilitation intervention. METHODS: The OPTIMISE study was a stepped wedge cluster randomised trial set within 31 general practices in three urban regions in Australia with high refugee settlement. It involved a practice facilitation intervention addressing interpreter engagement as one of four core intervention areas. This paper analysed quantitative and qualitative data from the practices and 55 general practitioners from these, collected at baseline and after 6 months during which only those assigned to the early group received the intervention. RESULTS: Many practices (71 %) had at least one GP who spoke a language spoken by recent humanitarian entrants. At baseline, 48 % of practices reported using the government funded Translating and Interpreting Service (TIS). The role of reception staff in assessing and recording the language and interpreter needs of patients was well defined. However, they lacked effective systems to share the information with clinicians. After the intervention, the number of practices using the TIS increased. However, family members and friends continued to be used to interpret with GPs reporting patients preferred this approach. The extra time required to arrange and use interpreting services remained a major barrier. CONCLUSIONS: In this study a whole of practice facilitation intervention resulted in improvements in procedures for and engagement of interpreters. However, there were barriers such as the extra time required, and family members continued to be used. Based on these findings, further effort is needed to reduce the administrative burden and GP's opportunity cost needed to engage interpreters, to provide training for all staff on when and how to work with interpreters and discuss and respond to patient concerns about interpreting services.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».