Inclusion of cross-cultural care training in humanitarian aid: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cross-cultural care creates environments where people from diverse cultural backgrounds can access healthcare without facing discrimination based on their beliefs or identity. Humanitarian aid workers need the knowledge and skills to effectively address the needs of diverse populations. In humanitarian aid, cross-cultural care training is crucial for delivering culturally sensitive healthcare in challenging environments. The aim of this study was to explore the available scientific evidence on the inclusion of cross-cultural care training in international humanitarian aid settings. STUDY DESIGN: A scoping review was conducted, following the PRISMA-ScR guidelines. METHODS: PubMed, Lilacs, ERIC, Google Scholar, and Evidence Aid, and grey literature sources were searched for studies published in English, Spanish, and Portuguese from 2003 to 2023. Data were extracted using a standardized form and analyzed according to the JBI scoping review methodology. RESULTS: The review included 23 publications, consisting of 13 academic articles (57 %) and 10 grey literature sources (43 %). These were categorized into Recommendations, Guidelines, Experience in Implementation, and Teaching Materials. Findings highlighted the importance of incorporating cross-cultural care training into humanitarian organizations. Various guidelines for integrating cultural aspects into training were identified. Some organizations have implemented such training and documented their experiences. Additionally, certain international humanitarian organizations have established web-based educational resources to enhance cultural knowledge and awareness among their staff. CONCLUSIONS: Integrating cross-cultural care training into the operations of international humanitarian aid organizations is recommended to mitigate disparities in healthcare access. The limited number of records identified highlights a significant gap in research, implementation, and documentation on this topic.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».