New Medical Studies, Same Old Politics: The Effects of Anti-Black Racism on Penetrative Trauma Research
Notice bibliographique
Résumé
The effects of medical racism on health outcomes of Black people in the U.S. are well recorded in prominent medical journals and governmental study data. Despite this documentation, there has yet to be broad structural change addressing the multiple oppressive systems intersecting to create adverse outcomes for Black people. Consequently, trust in medicine and medical practitioners continues to be low, which impacts the relationship between Black people and dominant institutions of medicine, including medical research. In this paper, I analyze the ethics of a forthcoming study on penetrative wound treatment from Temple University Hospital in Philadelphia. Using Franz Fanon’s analysis of medicine as a form of colonial practice and Dorothy Roberts’ analysis of the biological reduction of social inequities to problems of Black people themselves, I argue that the Philadelphia Immediate Transport in Penetrating Trauma Trial, or PIPT study 1) fails to meet the ethical requirement of treating study participants as human beings; 2) fails to engage with deep, structural inequities that produce higher rates of gun violence in communities from which study participants will be drawn; and 3) functions to reinforce stereotypes of Black men as violent and as thus to blame for the violence they face individually and at a community level. Without addressing the intersectional, structural, and interpersonal forms of oppression framing studies like the PIPT, I contend that medical researchers, medical practitioners, and policy makers cannot fully appreciate the extent to which race and anti-Black racism function to prevent the health and well-being of Black people.
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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 | 0,299 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,080 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».