Documenting language barriers in a general hospital psychiatry setting
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has demonstrated that without the use of professional interpreters, language barriers interfere with patient care. The literature recommends documenting the presence of language barriers in medical charts. To our knowledge, this mixed methods study is the first to examine language documentation practices in a Canadian inpatient psychiatry setting. The research team interviewed 122 patients admitted to a tertiary care psychiatry ward in Montreal, Canada between 2016-2017 to assess their ability to communicate in the healthcare establishment's languages (English/French). Nineteen participants identified as having a language barrier were selected for a qualitative analysis of the retrospective audit of their medical charts. The presence of a language barrier was reflected in 68% of these charts. When a language barrier was documented, professional interpreters were never used. Our qualitative analysis, informed by literature on medical discourse, aimed to provide clinical, administrative, and organizational recommendations to optimize the utilization of interpreting services in psychiatric wards. Documentation of language data was inconsistently collected, often vague, and shed light on the clinical challenges involved in differentiating language barriers from psychopathology. Normalization of limited care for language diverse patients was reflected in the clinical notes. Findings show that a change of organizational culture is imperative to provide optimal care to language diverse patients. We recommend clinician education and standardization of documentation practices, along with institutional policies supporting the systematic use of professional interpreters in mental healthcare settings, to maximize human rights and patient safety, and to bring medical practices to an acceptable standard of care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».