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Enregistrement W4404912850 · doi:10.2196/64590

Video Remote Sign Language Interpreting in Health Communication for Deaf People: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4404912850 sur OpenAlexvenueno aff
Minerva Rivas Velarde, Laura Catalina Izquierdo Martínez, Jyoti Dalal, Ángela Vivanco Martínez, Danna Lesley Cruz Reyes, Jessica Cuculick, Alexie Vallejo-Silva, Jonathan Irreño-Sotomonte, Nora Groce

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHand Gesture Recognition Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésInterpreterSign languageLanguage interpretationProtocol (science)Randomized controlled trialHealth careMedicineAmerican Sign LanguageInterpretation (philosophy)Applied psychologyMedical educationPsychologyNursingComputer scienceLinguisticsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The current standard of interpretation provision is not efficacious or not acceptable to Deaf patients who communicate using sign language. In-person or video relay interpretation (VRI) sign language interpretation is largely unavailable. There are no clear data on the availability of VRI or in-person interpretation. Given the limited number of available sign language interpreters and the cost, VRI may be more available than in-person. Existing evidence tends to focus on assessing personal preferences of Deaf users regarding interpretation and interpreters' preferences. Although respecting preferences is essential, there is a vacuum of knowledge on how the format of access to interpretation impacts the quality of communication between Deaf persons and health personnel. OBJECTIVE: This study aims to look at the effectiveness of the VRI system in improving communication outcomes between Deaf patients and doctors versus the available standard of care of the usual communication tools, including informal interpretation, lip- or note-reading, and using their mobile phones to contact a formal or informal interpreter, for Deaf patients aged 18 years and older in Bogota, Colombia. METHODS: This is a randomized controlled trial with a total sample size of 216 participants, divided into 2 groups: an intervention group, which receives a medical appointment using VRI, and a control group, which receives a medical appointment using standard communication. Both the Deaf participants and the health care professionals will be blinded to the allocation, as they will not know whether the appointment will involve VRI or standard communication until they arrive at the office. The primary outcome measure will be an assessment of communication using a Doctor-Patient Communication Scale. This scale was translated into Colombian Sign Language following a rigorous cultural adaptation and translation procedure. Furthermore, the database contains key clinical variables and recommendations provided by the doctor during a general medicine appointment. We will compute associations. RESULTS: Recruitment opened on August 24, 2023. As of July 2024, 180 participants had been enrolled. The intervention and data collection were finalized in October 2024. The findings of this study are expected to be submitted for publication in early 2025. CONCLUSIONS: This study will provide rigorous evidence regarding information and communications technology intervention in health care, addressing empirical challenges in using inclusive research designs in public health. In addition, effective VRI models that address the challenges faced by Deaf people will be tested, implemented, and maintained in low- and middle-income countries. A disability-inclusive evaluative tool for quality communication mediated by VRI in health care is also tested. Ultimately, this will lead to evidence-based recommendations for implementing the Convention on the Rights of Persons with Disabilities (CRPD) in mobile health contexts. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05966623; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05966623. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/64590.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,415 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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