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Enregistrement W3142624297 · doi:10.31372/20200504.1109

Deconstructing Racialized Experiences in Healthcare: What a Missed Opportunityfor Healing Looks Like and Healthcare Resources for Children and Their Families

2021· article· en· W3142624297 sur OpenAlexvenueno aff
Connie Kim Yen Nguyen-Truong, Shameem Rakha, Deborah U. Eti, Lisa Angelesco

Notice bibliographique

RevueAsian/Pacific Island Nursing Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXenophobiaRacismVietnameseHealth careInstitutional racismContext (archaeology)PsychologyCriminologySociologyGender studiesPolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some patients and families of color, including Asian Americans, face significant adverse stressors due to living within a White-dominant society. Xenophobia and racism can impact health. Research evidence points to early exposure to adverse childhood experiences such as racial discrimination as being detrimental and having significant short-term and long-term impact on physical and mental health. The purpose of this commentary article is to illuminate the need of patients and their families who may seek health care providers (HCPs) to express their concerns and fears when issues of xenophobia and racism arise. Patients and families need space in a healthcare setting to feel heard and understood. Anti-Asian xenophobia and racism among medically underserved Asian Americans persists and has been heightened during the COVID-19 pandemic. We describe tenets of Critical Race Theory and AsianCrit, and use this lens to understand an example actual scenario, a counter-story, of a Vietnamese mother, and her Vietnamese-Chinese American family's experience with xenophobia and racism at a community recreation center and the subsequent communication of this experience with a HCP. We describe the impacts of these experiences of seeking healing including discontinuity of a HCP-patient-family relationship. It takes bravery for patients and families to tell their story of xenophobia and racism to a HCP. There are Asian Americans who are afraid to seek healthcare because of anti-Asian xenophobia and concerns about White fragility. Following, we highlight research evidence on implicit bias, also known as unconscious bias, as context about its persistent and widespread existence among healthcare professionals in general and the need to address this in healthcare. Implicit bias can influence care provided to a patient-family and the interactions between a HCP-patient-family. We include additional resources such as those from the National Association of Pediatric Nurse Practitioners, American Psychological Association Office on Children Youth and Families, the Office of Ethnic Minority Affairs, the Office on Socioeconomic Status, and American Academy of Pediatrics to consider in support of equity in healthcare practice of children and their families.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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