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Enregistrement W4396727437 · doi:10.1177/13674935241252479

Caregivers with limited English proficiency: Satisfaction with primary pediatric healthcare

2024· article· en· W4396727437 sur OpenAlexaff
Linda Thanh Duong, M. Tran

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentHealth careLimited English proficiencyFamily medicineMedicinePatient satisfactionPrimary careNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With a growing 25.5 million people in the United States experiencing limited-English proficiency (LEP), there is a concern over these individuals’ experiences in healthcare. Health outcomes of LEP status are well-documented for adults in hospitals; however, less is known about patient experience, pediatric populations, and primary care settings. This study investigated differences in caregiver satisfaction between families with and without LEP receiving healthcare for their child. A sample of 25,118 caregivers whose children from birth to 17 years had met with any healthcare providers in the past year was used. Analyses consisted of unpaired t -tests comparing mean satisfaction of LEP and English-proficient (EP) caregivers in the domains of how often primary healthcare providers spent enough time with the child , listened , provided specific information , demonstrated sensitivity to the family’s values , and made the respondent feel like a partner . In all aspects of caregiver satisfaction, mean satisfaction scores were significantly lower for LEP caregivers than EP caregivers. The largest drops were seen in perceived time and sensitivity. These results highlight a need to ensure LEP families receive equitable and high-quality primary care services, ultimately building trust in the healthcare system and improving children’s health and well-being.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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