Addressing COVID-19 Vaccine Distrust Among Black Patients: The LEAPS Framework & Afrocentric Approaches in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Context: Physicians can significantly influence a patient9s decision to vaccinate against SaRS-CoV-2 virus. Black people in Canada are at high risk of covid infections, hospitalizations, ICU admissions and deaths, yet are more hesitant to receive the vaccine. But despite being among those most affected by the COVID-19 pandemic, only 56.4% of Black Canadians report being willing to receive a COVID-19 vaccine compared to 76.9% of the overall population. Vaccine hesitancy in Black communities is not merely due to misinformation; it is also linked to medical distrust and systemic racism. However, medical education often lacks training on specific strategies for communicating with vaccine hesitant patients from Black communities. Study Design: Community-based participation and medical education program development. Objectives: Based on previous successes in employing Afrocentric approaches in primary care clinics to increase influenza vaccine uptake among vaccine-hesitant Black patients, ongoing collaboration with community practitioners and health centres serving Black communities in the Toronto area aimed to create a better understanding of Afrocentric health promotion approaches, through the development of: (1) a 9LEAPS9 of care communication framework, (2) and an educational online module involving a vaccine-hesitant Black patient that describes in a role-playing simulation how to apply Afrocentric approaches and LEAPS communication strategies in clinical practice. Intervention: A clinical case and a webpage including three-part video series, less than 10 minute each, was developed to improve providers’ comfort in discussing vaccine distrust and anti-Black racism in healthcare with Black patients. Results: In collaboration with the Ontario Medical Association, the Black Physicians Association of Ontario, the TAIBU community health centre and the University of Toronto Department of Family and Community Medicine, we created and disseminated an online educational module to help improve clinicians, residents and medical students9 counselling skills regarding vaccine distrust and anti-Black racism in healthcare. This module is transferable to an UGME, PGME, CME, and CPD model of training. This project has shown that it is feasible to use Black community-engagement to maximize medical education and train physicians and collaborative care providers. Future directions involve designing a study for intervention evaluation and implementation.
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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 | 0,031 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».