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Enregistrement W7082158405 · doi:10.11575/prism/49742

Labor and Delivery Registered Nurses' Approaches Towards Supporting Parturients Experiencing Language Barriers: An Interpretive Description Study

2025· other· en· W7082158405 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChildbirthNonprobability samplingLanguage barrierQualitative researchHealth careNonverbal communicationAutonomyFirst language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Many migrant parturients (an individual in labor or giving birth) can face complex pregnancy outcomes due to language barriers, financial constraints, and inadequate healthcare access. Despite the recognized importance of effective communication in care provision, a gap exists among healthcare providers’ knowledge and practice, leading to suboptimal communication and limited patient autonomy in intrapartum care. The challenge of language barriers on parturients’ experiences and care delivery processes received during childbirth emphasizes the necessity for comprehensive, culturally responsive interventions. Research Aim: The significance of this study is to understand whether labor and delivery nurses, who have a crucial role in providing care to patients experiencing language barriers, are adequately prepared to navigate this challenge. The aim is to investigate registered nurses’ experiences caring for parturients amidst language barriers in the intrapartum setting. Methods: This study used a qualitative interpretive description methodology with purposive sampling to recruit 10 registered nurses working in Edmonton, Alberta with a minimum of one year of labor and delivery experience, aiming for diverse perspectives on handling language barriers. We used ongoing theoretical sampling to refine the phenomenon, collected data through semi-structured interviews, focusing on participants' experiences. Data analysis involved line-by-line coding, and an iterative, constant comparative process to generate clinically meaningful insights. Results: The study identified key strategies and challenges in managing language barriers in intrapartum care. Nonverbal communication techniques—such as gestures, therapeutic touch, and tone modulation—help foster rapport and alleviate anxiety, though their effectiveness depends on cultural expectations. Supportive tools, like Language Line and pictorial aids, are inconsistently used, leading to reliance on less accurate ad hoc solutions. Teamwork and a parturient-centered approach can improve communication, but staff attitudes, communication barriers, and delays in care pose significant risks. Informed consent is often compromised due to lack of accessibility to translation services. Participants call for expanded interpreter access, clear policies, multilingual educational resources, and culturally responsive training to ensure equitable care. Addressing these systemic gaps is crucial to improving care experiences and outcomes for non-English-speaking parturients in intrapartum settings. Conclusion: This study highlights the need for culturally and linguistically responsive maternity care, emphasizing professional interpreters, policy reforms, and structural changes to mitigate health disparities.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2025
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