Assessment of health-care workers’ attitudes, knowledge, and skills in the care of critically ill Muslim children in New York
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pediatric health-care workers often care for families of minority religious backgrounds, but little is known about their perspective in providing culturally and spiritually appropriate care for Muslim patients. We aimed to (1) characterize the attitudes, knowledge, and skills of health-care workers in the care of critically ill Muslim children and (2) evaluate preferences for different educational interventions to improve care of critically ill Muslim children. METHODS: We administered a single-center, cross-sectional, 33-question, electronic survey of interdisciplinary health-care workers in a large pediatric intensive care unit in New York City to characterize their attitudes, knowledge, and skills in caring for critically ill Muslim children. RESULTS: Of 413 health-care workers surveyed, there were 109 (26%) respondents. Participants responded correctly to 51.7 ± 22.2% (mean ± SD) and 69.2 ± 20.6% of background knowledge and clinical skills questions, respectively. Only 29.8% of participants perceived adequate institutional resources to provide culturally competent care to Muslim patients and their families. Participants identified end-of-life care (47.5%) and bioethical concerns (45%) as needed areas for additional institutional resources. When asked about support to aid in caring for Muslim patients, 43.4% of participants requested a team of Muslim health-care workers to provide guidance. Participants most often requested video-based training modules (32.5%) and written materials (30%) as potential educational interventions. SIGNIFICANCE OF RESULTS: We identify gaps in health-care worker knowledge and skills in the care of the critically ill Muslim child. We also describe possible areas for intervention to facilitate culturally and spiritually appropriate care delivery to Muslim children and families.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».