Addressing racism in respiratory therapy educational programs: An integrative literature review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/background: The impacts of racism on the experiences of under-represented minorities in health education programs such as respiratory therapy can impede the ability of these students to succeed in these programs and in the healthcare workplace. This can exacerbate the discrepancy between the racial diversity of the healthcare workforce and that of the population that they intend to serve. Methods: An integrative literature review was conducted to examine and integrate the published literature that describes how racism is expressed and addressed in health education programs and in healthcare workplaces. Results: Thirty-one studies were reviewed that included a variety of allied health professions. Racial discrimination in these programs is characterized as racial stereotyping, micro-aggressions, significant cognitive and emotional burdens, socio-economic challenges, and organizational impediments. Individual coping strategies such as confronting racism directly or minimizing its existence and seeking and offering social and cultural supports are reported. At an institutional level, policies to address racism, foster an inclusive culture, and develop programs that enable and support diversity and career progression have been described. Discussion: A conceptual model that frames the factors that enable racism (both extrinsic/societal and intrinsic/individual) against strategies that mitigate the effects of racism (both institutional and individual) is proposed and applied to respiratory therapy programming. Conclusion: Respiratory therapy programs must acknowledge, prioritize, and address racism consistently and systemically. Targeted research is required to explore the specific experiences of this profession, and to validate the effectiveness of the strategies described to redress the inequities unmasked by racism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».