need for alternative solutions when caring for patients with language barriers
Notice bibliographique
Résumé
Barriers to quality communication increase the risk for misunderstanding, negatively impact the thoroughness of health investigations, and can lead to delayed diagnoses and increased readmissions. In addition, language barriers disproportionately affect the most vulnerable populations; thus, a lack of appropriate interpretation services promotes health disparities and increases the vulnerability of the underserved minority populations. According to the Act Respecting Health Services and Social Services of Quebec, health organizations need to take into account the distinctive linguistic and sociocultural characteristics of each region and, “foster […] access to health services and social services through adapted means of communication for persons with functional limitations”. A language barrier is a form of functional limitation that patients face when accessing healthcare services. Despite a clear policy, the current use of professional interpretation services is limited in our healthcare facilities, thus increasing obstacles in accessing healthcare services for patients with language barriers. It is thought that by identifying how language barriers present in our healthcare system and by highlighting the tools available to mitigate their consequences, healthcare workers, including medical students, may be better placed to serve the non-French and non-English speaking community. A group of medical students from the Universities of Montreal and McGill who are part of MedComm researched the problematic, most specifically in Montreal, in the hopes of emphasizing the need for alternative solutions to the current state of affairs in regard to offering optimal care to patients with language barriers.
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».