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Enregistrement W3035854256 · doi:10.5489/cuaj.6782

Black representation matters

2020· article· en· W3035854256 sur OpenAlexaffvenue
Imraan Nagdee

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)Political scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well-known that race plays an important role in patient outcomes.As urologists, we see it most clearly in the disproportionate incidence and mortality rates of Black patients with prostate cancer. 1 A similar, though less obvious story, is seen in bladder, penile, and kidney cancer.1,2 Despite these disparities, a recent study found that 96% of patients enrolled in prostate cancer trials between 1987 and 2016 were white.More alarmingly, there was a decrease in the proportion of Black or African American men enrolled in clinical trials between 1995 and 2014.3 Impediments to enrolling Black patients into clinical trials are manifold.A United States systematic review identified five key elements that influence African American participation in oncology clinical trials.4 One of these was the role of health care providers in influencing Black patient participation in clinical trials.Studies have shown that patients who are the same race as their physician have longer clinical encounters that result in improved patient satisfaction.5 As such, increasing the number of Black physicians to build trust and better represent patient populations is a worthwhile endeavour.While the Black population in Canada is significantly smaller than that of the United States, Canada's Black population has doubled between 1996 and 2016, and it continues to grow.6 As the population ages it should come as no surprise if we see a growing number of Black patients succumb to urologic conditions at disproportionate rates compared to their non-Black counterparts.It is our responsibility as urologists to be proactive in creating opportunities for Black trainees and future colleagues who will be well-suited to help address this head on.Recent events, including the deaths of George Floyd in Minnesota and Regis Korchinski-Paquet in Toronto, have once again brought anti-blackness and systemic racism into the public eye.Health care, its institutions, and we as members of them, are not immune to these longstanding societal ills.The urology community in Canada should use this as an opportunity to take stock of where it stands with respect to Black representation in our field.At present, our shortcomings are telling.As of June 2020, there is one Black urology resident across all levels of

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0690,005

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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