Culturally competent care across borders: Implementing culturally responsive teaching for nurses in diverse workforces
Notice bibliographique
Résumé
The migration of healthcare professionals, including nurses, is a global phenomenon. It is driven by various factors, including the pursuit of better opportunities, living conditions, and professional development, as well as political instability or conflict in their home countries. The World Health Organization (WHO) has noted that high-income countries often rely on foreign-trained nurses to fill gaps in their healthcare systems [1]. For instance, as of 2021, over 40% (52 million) of all nurses in the United States (US) were expatriates [2]. In the United Kingdom (UK), the percentage of expatriate nurses was even higher, reaching approximately 18% in 2021 [3]. Owing to globalization and migration, healthcare providers must possess cultural competence to deliver improved care [4,5]. Culturally responsive teaching (CRT) is rooted in the idea that culture plays a vital role in shaping people's behaviors, beliefs, values, and communication styles [6]. Furthermore, these cultural factors influence patients' perspectives on health, illness, healing, and their preferences for care and communication [7]. By recognizing and embracing these cultural differences, nurses can provide more effective and compassionate care to their diverse patient population [8]. This paper explores the significance of CRT for nurses in diverse multinational workforces and provides examples from various countries, such as the US, Canada, Australia, the UK, Qatar, and Singapore. The previously mentioned countries represent diverse geographical regions and contain multicultural societies. They are representative examples of places where healthcare systems must adapt and cater to a culturally diverse population.
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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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».