Reducing racial disparities in pain treatment: The role of empathy and perspective-taking
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Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological evidence indicates that African Americans receive lower quality pain treatment than European Americans. However, the factors causing these disparities remain unidentified, and solutions to this problem remain elusive. Across three laboratory experiments, we examined the hypotheses that empathy is not only causing pain treatment disparities but that empathy-inducing interventions can reduce these disparities. Undergraduates (Experiments 1 and 2) and nursing professionals (Experiment 3) watched videos of real Black and White patients' genuine facial expressions of pain, provided pain treatment decisions, and reported their feelings of empathy for each patient. The efficacy of an empathy-inducing, perspective-taking intervention at reducing pain treatment disparities was also examined (Experiments 2 and 3). When instructed to attempt to provide patients with the best care, participants exhibited significant pro-White pain treatment biases. However, participants engaged in an empathy-inducing, perspective-taking intervention that instructed them to imagine how patients' pain affected patients' lives exhibited upwards of a 55% reduction in pain treatment bias in comparison to controls. Furthermore, Pro-White empathy biases were highly predictive of pro-White pain treatment biases. The magnitude of the empathy bias experienced predicted the magnitude of the treatment bias exhibited. These findings suggest that empathy plays a crucial role in racial pain treatment disparities in that it appears not only to be one likely cause of pain treatment disparities but also is an important means for reducing racial disparities in pain treatment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle