Discrimination dans le système de soins de santé parmi les adultes au poids plus élevé : données issues d’une enquête transversale nationale canadienne
Notice bibliographique
Résumé
Introduction La stigmatisation sociale liée au poids est corrélée à des résultats négatifs pour la santé. Les systèmes de soins de santé ne sont pas exempts de stigmatisation liée au poids, que ce soit des stéréotypes, des préjugés ou de la discrimination. Cette étude vise à examiner l’association entre la catégorie d’indice de masse corporelle (IMC) et le fait de subir ou non une discrimination dans un contexte de soins de santé. Méthodes Nous avons utilisé les données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2013, qui intègre pour la première fois à l’échelle nationale des mesures de la discrimination. Une analyse de régression logistique a été utilisée pour évaluer le risque de discrimination autodéclarée en matière de soins de santé chez les adultes (18 ans et plus) en fonction de différentes catégories de poids : non obèse (IMC inférieur à 30 kg/m²), obèse de classe I (IMC entre 30 et moins de 35 kg/m²) et obèse de classe II ou III (IMC de 35 kg/m² ou plus). Résultats Un adulte sur 15 (6,4 %; intervalle de confiance [IC] à 95 % : 5,7 à 7,0 %) a déclaré avoir subi de la discrimination dans un établissement de soins de santé (cabinet de médecin, clinique, hôpital ou autre établissement). Par rapport aux personnes non obèses, le risque de discrimination dans des soins de santé était un peu plus élevé chez les personnes obèses de classe I (rapport de cotes [RC] = 1,20; IC à 95 % : 1,00 à 1,44) et significativement plus élevé parmi celles de classe II ou III (RC = 1,52; IC à 95 % : 1,21 à 1,91), après ajustement pour le sexe, l’âge et diverses caractéristiques socioéconomiques. Conclusion Les expériences quantifiées de discrimination liée au poids soulignent la nécessité de changer les attitudes et les pratiques des praticiens, ainsi que les politiques et les procédures des systèmes de soins de santé. Il est nécessaire d’approfondir la recherche sur les répercussions sociales et économiques de la stigmatisation liée au poids afin de guider des investissements ciblés visant à réduire la discrimination dans les systèmes de soins de santé, qui constituent des microcosmes de la société qu’ils reflètent.
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 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 | 0,016 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».