Mitigating Implicit Bias in Patient-Clinician Communication in Clinical Encounters: Protocol from the COmmuNity-engaged SimULation Training (CONSULT) Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : Healthcare professionals have negative implicit biases toward minority and poor patients. Few communication skills interventions target implicit bias as a factor contributing to disparities in health outcomes. We report the protocol from the COmmuNity-engaged SimULation Training for Blood Pressure Control (CONSULT-BP), a trial evaluating a novel intervention targeting graduate medical and nursing trainees designed to mitigate the effects of implicit bias in clinical encounters. The CONSULT-BP intervention combines knowledge acquisition, bias awareness, and practice of bias mitigating skills in simulation-based communication encounters with racially/ethnically diverse standardized patients. The trial evaluates the effect of this 3-part program on patient BP outcomes, self-reported patient medication adherence, patient-reported quality of provider communication, and trainee bias awareness.Methods : We are conducting a cluster randomized trial of the intervention among cohorts of internal medicine (IM), family medicine (FM), and doctorate nurse practitioner (DNP) trainees at a single academic medical center. We are enrolling entire specialty cohorts of IM, FM, and NP trainees over a 3-year period, with each academic year constituting an intervention cycle. There are 3 cycles of implementation corresponding to 3 sequential academic years. Within each academic year, we randomize training times to 1 of 5 start dates using a stepped wedge design. The stepped wedge design compares outcomes within training clusters before and after the intervention, as well as across exposed and unexposed clusters. Primary outcome of blood pressure control is measured at the patient-level for patients clustered within trainees. Eligible patients for outcomes analysis are: English-speaking; non-White racial/ethnic minority; Medicaid recipient (regardless of race/ethnicity); hypertension; not have pregnancy, dementia, schizophrenia, bipolar illness, or other serious comorbidities that would interfere with hypertension self-control; not enrolled in hospice. Secondary outcomes include trainee bias awareness. A unique feature of this trial is the engagement of academic and community stakeholders to design, pilot test and implement a training program addressing healthcare.Discussion: Equipping clinicians with skills to mitigate implicit bias in clinical encounters is crucial to addressing persistent disparities in healthcare outcomes. Our novel, integrated approach may improve patient outcomes.Trial registration : NCT03375918Protocol version : 2.0 (October 16, 2020)
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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 | 0,021 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,006 |
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 ».