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Enregistrement W4407900681 · doi:10.1371/journal.pone.0308592

Enhancing communication in healthcare: Supports for interactions between adults with hearing loss and healthcare providers

2025· article· en· W4407900681 sur OpenAlexafffund
Ana Carla Oliveira Garcia, Ali Arabi, Claire Croteau, Adriana Bender Moreira de Lacerda

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésCINAHLPsycINFOHearing lossHealth careMEDLINEMultidisciplinary approachNonverbal communicationMedicineHealth communicationCochrane LibraryPsychologyNursingAlternative medicineAudiologyPsychological interventionCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Communication between a healthcare provider and an adult with hearing loss can be challenging and potentially contribute to health outcomes. To overcome this challenge, researchers have called for urgent multidisciplinary action on communication support in hearing healthcare. OBJECTIVE: This scoping review examines the existing literature on communication support that can be provided to adults with hearing loss during their interactions with healthcare professionals. METHODS: An online search was conducted using EMBASE, MEDLINE, CINAHL, and PsycINFO. All studies were imported into the Covidence platform for screening. The studies included in this analysis were published in English between 2013 and 2024. RESULTS: Twelve articles were included in this review, and seven themes were identified: supportive nonverbal strategies, supportive verbal strategies, human support, environmental and physical adaptations, technological support, education and training, and psychological support and counseling. CONCLUSIONS: When communicating with a healthcare provider, adults with hearing loss can be assisted through supportive communication strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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