Racial and socioeconomic disparities in patient experience of clinician empathy: a protocol for systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinician empathy is a vital component of high-quality healthcare. Healthcare disparities may reflect a societal lack of empathy for disadvantaged persons in general, and recent research suggests that socioeconomic disparities exist in patient satisfaction with clinicians. However, it is currently unclear if there are disparities in patient experience of empathy from clinicians. Our objective is to systematically analyse the scientific literature to test the hypothesis that racial and socioeconomic status (SES) disparities exist in patient-reported experience of clinician empathy. METHODS AND ANALYSIS: In accordance with published methodological guidelines for conducting a systematic review, we will analyse studies reporting patient assessment of clinician empathy using the Consultation and Relational Empathy (CARE) measure, which to date is the most commonly used and well-validated methodology in clinical research for measuring clinician empathy from the patient's perspective. We will use a standardised data collection template and assess study quality (risk of bias) using the Newcastle-Ottawa Scale. We will abstract data for the CARE measure stratified by race and SES, and we will contact the corresponding authors to obtain stratified data by race/SES if not reported in the original manuscript. Where appropriate, we will pool the data and perform quantitative meta-analysis to test if non-white (compared to white) patients and low SES (compared to high SES) patients report lower scores for clinician empathy. ETHICS AND DISSEMINATION: No individual patient-level data will be collected and thus the proposed systematic review does not require ethical approval. This systematic review will test if racial and SES differences exist in patient experience of clinician empathy, and will inform future research to help promote healthcare equity. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42019142809.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».