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Enregistrement W3134875079 · doi:10.1186/s12939-021-01410-9

Experiences of everyday racism in Toronto’s health care system: a concept mapping study

2021· article· en· W3134875079 sur OpenAlexaffabout
Deb Finn Mahabir, Patricia O’Campo, Aïsha Lofters, Ketan Shankardass, Christina Salmon, Carles Muntaner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalWilfrid Laurier UniversityWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careRacismRace and healthHealth equityEthnic groupHealth services researchHealth policyPublic healthMedicineNursingPsychologySociologyPolitical scienceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Canada, there is longstanding evidence of health inequities for racialized groups. The purpose of this study is to understand the effect of current health care policies and practices on racial/ethnic groups and in particular racialized groups at the level of the individual in Toronto's health care system. METHODS: This study used a semi-qualitative study design: concept mapping. A purposive sampling strategy was used to recruit participants. Health care users and health care providers from Toronto and the Greater Toronto Area participated in all four concept mapping activities. The sample sizes varied according to the activity. For the rating activity, 41 racialized health care users, 23 non-racialized health care users and 11 health care providers completed this activity. The data analysis was completed using the concept systems software. RESULTS: Participants generated 35 unique statements of ways in which patients feel disrespect or mistreatment when receiving health care. These statements were grouped into five clusters: 'Racial/ethnic and class discrimination', 'Dehumanizing the patient', 'Negligent communication', 'Professional misconduct', and 'Unequal access to health and health services'. Two distinct conceptual regions were identified: 'Viewed as inferior' and 'Unequal medical access'. From the rating activity, racialized health care users reported 'race'/ethnic based discrimination or everyday racism as largely contributing to the challenges experienced when receiving health care; statements rated high for action/change include 'when the health care provider does not complete a proper assessment', 'when the patient's symptoms are ignored or not taken seriously', 'and 'when the health care provider belittles or talks down to the patient'. CONCLUSIONS: Our study identifies how racialized health care users experience everyday racism when receiving health care and this is important to consider in the development of future research and interventions aimed at addressing institutional racism in the health care setting. To support the elimination of institutional racism, anti-racist policies are needed to move beyond cultural competence polices and towards addressing the centrality of unequal power social relations and everyday racism in the health care system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,403 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations71
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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