Implementing Anti-Racism Interventions in Healthcare Settings: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Racism towards Black, Indigenous and people of colour continues to exist in the healthcare system. This leads to profound harm for people who use and work within these settings. This is a scoping review to identify anti-racism interventions in outpatient healthcare settings. Searching the peer-reviewed and grey literature, articles were screened for inclusion by at least two independent reviewers. Synthesizing the socio-ecological levels of interventions with inductively identifying themes, a conceptual model for implementing anti-racism interventions in healthcare settings is presented. In total, 37 peer-reviewed articles were included in the review, with 12 empirical studies and 25 theoretical or conceptual papers. Six grey literature documents were also included. Healthcare institutions need to incorporate an explicit, shared language of anti-racism. Anti-racism action should incorporate leadership buy-in and commitment with dedicated resources, support and funding; a multi-level approach beginning with policy and organizational interventions; transparent accountability mechanisms for sustainable change; long-term meaningful partnerships with Black, Indigenous, and people of colour (i.e., racialized communities); and ongoing, mandatory, tailored staff education and training. Decision-makers and staff in healthcare settings have a responsibility to take anti-racism action and may improve the success and sustainability of their efforts by incorporating the foundational principles and strategies identified in this paper.
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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 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».