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Enregistrement W4417104238 · doi:10.1093/eurpub/ckaf180.029

596 Implementing the right to interpretation in healthcare: challenges and successful strategies for policymakers, practitioners and patients

2025· article· en· W4417104238 sur OpenAlexaffabout
Kevin Pottie

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensIntelligent Mechatronic Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)AutonomyContext (archaeology)Human rightsHealth careRight to healthInterpreterQuality (philosophy)Refugee

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract WKS 20:, Implementing the Right to Interpretation in Healthcare: Challenges and Successful Strategies for Policymakers, Practitioners and Patients, B203 (FCSH), September 4, 2025, 14:45 - 15:45 Language barriers pose significant challenges to delivering quality refugee healthcare, and conveying effective preventive and public health information. A recent study in Canada showed that there were significant gaps and disparities accessing medical interpreting services. General access to medical interpreting is both a moral imperative and a prudent investment. In Canada, as most countries in the Global North, however there is an absence of a cohesive national strategy, reflected in diverse funding models employed across provinces. Goals To review experiences in North America and Europe with access to medical interpretation To discuss advocacy strategies for medical interpretation relevant to each context For the first half hour-drawing from a recent article https://www.mdpi.com/1660-4601/21/5/588 we will discuss the variation across Canadian provinces, human rights principles and ethical considerations including rights to healthcare and non-discrimination within the system, rights not to be harmed and to informed consent/refusal of individuals. and explain how medical interpreting enhances healthcare quality, preserves patient autonomy and builds trust along with decision-making processes for utilizing interpreting services and some digital strategies; For the second third we’ll discuss the European context drawing on experiences of participants. If the audience is large we can break into two or three groups. For the final third we can discuss policy changes required and how to implement them sharing experiences of all. We will share a useful framework for advocating for interpretation as a human right. We hope to develop recommendations at provider, organizational and system levels to ensure equitable access to promote the health and well-being of refugees in North American and European contexts.

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)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0280,060
Communication savante0,0380,029
Science ouverte0,0040,033
Intégrité de la recherche0,0270,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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