Lost in translation: a national cross-sectional study on medical interpreter use by pediatric residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lack of communication in a family's preferred language is inequitable and results in inferior care. Pediatric residents provide care to many families with non-English or French language preferences (NEFLP). There is no data available about how Canadian pediatric residents use interpreters, making it difficult to develop targeted interventions to improve patient experience. OBJECTIVES: Our purpose was to assess translation services in pediatric training centers and evaluate resident perception of their clinical skills when working with NEFLP patients and families. This survey represents the first collection of data from Canadian pediatric residents about interpreter services. METHODS: Eligible participants included all pediatric residents enrolled in an accredited Canadian pediatric training program. An anonymous survey was developed in REDCap© and distributed via email to all pediatric residents across Canada. Descriptive statistics were performed in STATA v15.1. RESULTS: 122 residents responded. Interpreter services were widely available but underused in a variety of clinical situations. Most (85%) residents felt they provided better care to patients who shared their primary language (English or French), compared with families who preferred other languages-even when an interpreter was present. This finding was consistent across four self-assessed clinical skills. CONCLUSIONS: Residents are more confident in their clinical and communication skills when working with families who share their primary language. Our findings suggest that residents lack the training and confidence to provide equal care to families with varying language preferences. Pediatric training programs should develop curriculum content that targets safe and effective interpreter use while reviewing non-spoken aspects of cultural awareness and safety.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».