Inpatient Telehealth Experience of Patients With Limited English Proficiency: Cross-sectional Survey and Semistructured Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with limited English proficiency (LEP) are at a higher risk of poor health outcomes and are less likely to use telehealth than English-speaking patients. To date, there is no formal evaluation of inpatient (IP) telehealth user experience of patients and their families by language preference during visits with their clinicians. OBJECTIVE: This study aims to compare the experiences of English- and Spanish-speaking patients and their families using IP telehealth, as well as to evaluate the experience of Spanish interpreters providing services through IP telehealth. METHODS: We prospectively administered a survey to English- and Spanish-speaking patients and their families who used IP telehealth from October 1, 2020, to March 31, 2021. We performed semistructured phone interviews of hospital-based Spanish interpreters who provided services through IP telehealth. RESULTS: A total of 661 surveys were administered, with completion rates of 18% (112/621) in English and 62% (25/40) in Spanish. On a 10-point scale, the overall satisfaction of Spanish speakers (median 10, IQR 10-10) was higher than that of English speakers (median 9, IQR 8-10; P=.001). Both English- and Spanish-speaking patients used IP telehealth for visits with their primary IP care team, subspecialty consultants, and other clinicians. Hospital tablets were used more often than personal devices, and only English-speaking patients used personal laptops. Patients and their families encountered challenges with log-in, team coordination with multiple users, and equipment availability. Interpreters encountered challenges with audio and video quality, communication, safety, and Wi-Fi access. CONCLUSIONS: Both English- and Spanish-speaking patients reported high satisfaction using IP telehealth across multiple disciplines despite the workflow challenges identified by interpreters. Significant investment is needed to provide robust infrastructure to support use by all patients, especially the integration of multiple users to provide interpreter services for patients with LEP.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».