Achieving Universal Healthcare Coverage in a Multilingual Care Setting: Linguistic Diversity and Language Use Barriers as Social Determinants of Care in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The Health Sustainable Development Goal (SDG3) focuses on achieving universal healthcare coverage (UHC) through people-centered primary care and access to affordable high-quality healthcare services, medicines/vaccines, and specialized care professionals without undue financial stress. However, achieving UHC can be challenging if healthcare providers and patients cannot communicate meaningfully. Severe language barriers affect access to healthcare services. This study explores how linguistic diversity and language use barriers impact person-centered care delivery and access to healthcare services in a multilingual Ghanaian healthcare setting. Data were collected through in-depth individual interviews with patients ( n = 17), caregivers ( n = 11), and nurses ( n = 11), one group interview with four patients, and participant observations. Data transcripts and field notes were inductively and manually coded and analyzed thematically. The study revealed that language barriers affect effective nurse–patient communication and interaction. Healthcare professionals and patients shop for translators and interpreters to overcome communication challenges. The study also found that healthcare professionals used medical jargon to emphasize their identity as experts despite its consequences on nurse–patient interactions and patient care. Miscommunication and misunderstanding due to language barriers derail nurse–patient therapeutic relationships and undermine patient disclosure, participation in the care process, and care quality, leading to adverse UHC outcomes. Therefore, serious attention must be paid to language use contingencies to achieve universal care, especially in resource-scared and multilingual healthcare contexts.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».