MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4302760591 · doi:10.4414/smw.2022.w30223

A national survey of Swiss paediatric oncology care providers’ cross-cultural competences

2022· article· en· W4302760591 sur OpenAlexaff
Milenko Rakic, Heinz Hengartner, Sonja Lüer, Katrin Scheinemann, Bernice S. Elger, Michael Rost

Notice bibliographique

RevueSwiss Medical Weekly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompetence (human resources)Cultural competenceNursingCross-sectional studyFamily medicineCultural diversityCross-culturalHealth carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Culturally diverse countries such as Switzerland face the challenge of providing cross-cultural competent care. Cross-cultural competent care needs an understanding of a patient's cultural context in order to provide safe and effective care. Therefore, we sought to examine cross-cultural competence of Swiss paediatric oncology care providers, and to explore their perceptions of barriers to and facilitators of cross-culturally competent care. DESIGN AND SAMPLE: We conducted a cross-sectional study. The data collection period was three weeks. Providers were recruited through collaborators at the participating paediatric oncology centres. All occupational groups who are in direct contact with patients and involved in their care were eligible (e.g., physicians, nurses, social workers, occupational therapists and physiotherapists). Surveying providers online, we captured five subscales of their cross-cultural competence and their perceptions as to how to facilitate cross-culturally competent paediatric oncology care. We employed the Cross-Cultural Competence of Healthcare Professionals (CCCHP) questionnaire. Besides descriptive and inferential statistics, we performed content analysis. FINDINGS: The response rate was 73.2% (n = 183/250). Analyses revealed differences in cross-cultural competence between occupational groups of paediatric oncology providers. Overall, social workers' cross-cultural competence was higher than nurses' or occupational therapists' and physiotherapists' cross-cultural competence. Physicians' cross-cultural competence was higher than nurses (with no statistically significant difference identified between physicians, occupational therapists and physiotherapists). Furthermore, our results suggest noteworthy differences among the four main occupational groups on the five CCCHP subscales. Physicians and social workers declared more positive attitudes than nurses; occupational therapists and physiotherapists reported lower skills than the other three groups; social workers scored higher on the emotions and empathy subscale than the other three groups; physicians were more knowledgeable and aware than nurses. Most frequently mentioned barriers were: language barriers (68.5%), different culture and values (19.2%), different illness understanding (9.2%). Most frequently mentioned facilitators were: professional translators (47.2%), continuous training (20.8%), professional cultural mediators (8.8%). CONCLUSIONS/IMPLICATIONS: Trainings and interventions are widely considered a principal strategy to advance providers' cross-cultural competence. Our findings of differences in cross-cultural competence among occupational groups further underpin the need to adapt training programmes and interventions to the respective occupational group and the respective dimension(s) of cross-cultural competence. In addition, professional translators and cultural mediators should be used. Lastly, reciprocal supervision and the promotion of multidisciplinary teams is crucial to enable oncology care providers to learn from each other and this exchange could also help to reduce some of the differences between the various occupational groups.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSwiss Medical WeeklyMême sujetCultural Competency in Health CareTravaux en français237 207