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Enregistrement W3095827538 · doi:10.1186/s12939-020-01307-z

One country, two crises: what Covid-19 reveals about health inequalities among BAME communities in the United Kingdom and the sustainability of its health system?

2020· article· en· W3095827538 sur OpenAlexaff
Akaninyene Otu, Bright Opoku Ahinkorah, Edward Kwabena Ameyaw, Abdul-Aziz Seidu, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupPublic healthWorkforcePopulationHealth equityMedicineInequalityPandemicDemographyWhite BritishCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SocioeconomicsPolitical scienceEnvironmental healthSociologyNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been mounting evidence of the disproportionate involvement of black, Asian and minority ethnic (BAME) communities by the Covid-19 pandemic. In the UK, this racial disparity was brought to the fore by the fact that the first 11 doctors to die in the UK from Covid-19 were of BAME background. The mortality rate from Covid-19 among people of black African descent in English hospitals has been shown to be 3.5 times higher when compared to rates among white British people. A Public Health England report revealed that Covid-19 was more likely to be diagnosed among black ethnic groups compared to white ethnic groups with the highest mortality occurring among BAME persons and persons living in the more deprived areas. People of BAME background account for 4.5% of the English population and make up 21% of the National Health Service (NHS) workforce. The UK poverty rate among BAME populations is twice as high as for white groups. Also, people of BAME backgrounds are more likely to be engaged in frontline roles. The disproportionate involvement of BAME communities by Covid-19 in the UK illuminates perennial inequalities within the society and reaffirms the strong association between ethnicity, race, socio-economic status and health outcomes. Potential reasons for the observed differences include the overrepresentation of BAME persons in frontline roles, unequal distribution of socio-economic resources, disproportionate risks to BAME staff within the NHS workspace and high ethnic predisposition to certain diseases which have been linked to poorer outcomes with Covid-19. The ethnoracialised differences in health outcomes from Covid-19 in the UK require urgent remedial measures. We provide intersectional approaches to tackle the complex racial disparities which though not entirely new in itself, have been often systematically ignored.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,310
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations84
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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