Training and usage of language interpretation services among health care providers in a large Canadian pediatric centre
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Canada has a diverse population and one of the highest immigration rates in the world. Non-English or French language preference populations face barriers accessing health care, which leads to increased rates of adverse events. Adequate training of health care providers (HCPs) with language interpretation services (LIS) and having accessible LIS are crucial to improve the quality of patient care. We sought to identify HCPs' prior training, and use of and attitudes toward LIS in a Canadian tertiary pediatric centre. Methods: An electronic survey was developed and distributed to a diverse group of pediatric HCPs at the Stollery Children's Hospital in Edmonton, Alberta between October 2022 and February 2023. Survey completion was anonymous and voluntary. Descriptive statistics were used for quantitative data and thematic analysis for free text responses. Results: Three hundred forty-five HCPs accessed the survey and 281 (81%) completed it. Fifty-three percent of respondents encountered a pediatric non-English or French language preference patient/family once weekly or more and 51.5% reported no previous training in the use of LIS in patient care. In-person interpreters were perceived as the most effective LIS modality. Barriers to using LIS included: inability to access desired modality and/or language; insufficient time; and lack of comfort in effective usage. Conclusions: HCPs perceive LIS as integral to patient care and convenient to use, yet most report no prior training. This study identifies multiple barriers to using LIS and suggested improvements include enhancing LIS accessibility, reliability, and LIS education. These results will help inform local LIS initiatives and resource allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».