Language as a pillar of cultural safety: evaluating hospital-based healthcare workers’ knowledge of First Nations languages and interpreter services in East Arnhem Land, Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Communication is a key determinant of health, yet in Australia’s Northern Territory (NT), First Nations language speakers usually receive medical care in English. The NT is a region of exceptional language diversity and vitality, with approximately 50 distinct First Nations languages spoken. At Gove District Hospital in East Arnhem Land, NT, 91% of First Nations peoples primarily speak an ancestral language, chiefly Yolŋu Matha, with a smaller proportion speaking Anindilyakwa, Burarra and others. Many would benefit from access to an interpreter during healthcare encounters. This study aimed to assess healthcare provider knowledge of local languages, and their use of professional interpreters. METHODS: An exploratory, electronic, anonymous survey was distributed to clinical staff at Gove District Hospital, capturing demographics, knowledge of language names and dialects, confidence in pronunciation and spelling, and interpreter use. A purposeful sampling strategy targeted doctors, nurses, and allied health professionals. Exclusions comprised employment for < 1 month, employment in an administrative role, as an Aboriginal Liaison Officer, or students. Responses were analysed using descriptive statistics and qualitative template analysis. RESULTS: Of an estimated 100 eligible staff, 56 participated (33 nurses, midwives, managers; 16 doctors; 7 allied health). Almost all (96%) identified at least one major local language, but only 18% felt confident pronouncing names and few could name dialects. The language identified correctly most often was Yolŋu Matha. 50% identified Anindilyakwa and none named Burarra. Spellings varied widely. While staff acknowledged the benefit of using interpreters, < 60% had used one, and just over half knew how to book one. Reported barriers included interpreter unavailability and time pressures. Reliance on Aboriginal Liaison Officers or family members raised concerns about confidentiality and accuracy. Staff expressed frustration at limited interpreter access, and a desire for training in local languages. CONCLUSIONS: Findings reveal substantial gaps in linguistic knowledge and interpreter utilisation in a region of major language diversity. Addressing these issues requires systemic and individual change, including accurate language documentation in health records, employing interpreters, and intercultural communication training. Recognising and respecting patients’ first languages is central to culturally safe care, and essential for improving health equity for First Nations peoples.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».