A review of patient safety communication in multicultural and multilingual healthcare settings with special attention to the U.S. and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The present work aims to raise awareness of the issue of patient safety communication in multicultural and multilingual healthcare settings and to present strategies on how to overcome emerging cultural and language barriers and enable healthcare providers to reduce the risk of miscommunication, prevent inequalities and disparities, and provide their patients with safe and quality care. It also strives to present the policies and measures the United States and Canada have implemented and the strategies U.S. experts have developed to advance effective communication between provider and patient. Methods The literature review was conducted on academic works and publications by health associations, institutes of health, and government departments in topics such as adverse events in health care and strategies to reduce cross-cultural miscommunications and on guides for hospitals. Results/Discussion Cultural diversity in a patient population, language barriers, and a lack of effective communication can impose an increased threat on an individual's health. In order to radically decrease the incidence of adverse events, policies and systems on how to manage multinational and multilingual medical environments should be created at a national level. Cultural competence is also key to delivering care that meets patients' social and cultural needs; furthermore, developing a language access plan and providing language assistance (interpretation, translation) for those in need can greatly contribute to providing quality care. Conclusions Clear communication is key to quality care and patient safety in multicultural and multilingual healthcare environments, but to significantly reduce the incidence of adverse events, policies and systems should be created at a national level.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».