Prevalence and characteristics of anti-Indigenous bias among Albertan physicians: a cross-sectional survey and framework analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent deaths of Indigenous patients in the Canadian healthcare system have been attributed to structural and interpersonal racism. Experiences of interpersonal racism by Indigenous physicians and patients have been well characterised, but the source of this interpersonal bias has not been as well studied. The aim of this study was to describe the prevalence of explicit and implicit interpersonal anti-Indigenous biases among Albertan physicians. DESIGN AND SETTING: This cross-sectional survey measuring demographic information and explicit and implicit anti-Indigenous biases was distributed in September 2020 to all practising physicians in Alberta, Canada. PARTICIPANTS: 375 practising physicians with an active medical licence. OUTCOMES: Explicit anti-Indigenous bias, measured by two feeling thermometer methods: participants slid an indicator on a thermometer to indicate their preference for white people (full preference is scored 100) or Indigenous people (full preference, 0), and then participants indicated how favourably they felt toward Indigenous people (100, maximally favourable; 0, maximally unfavourable). Implicit bias was measured using an Indigenous-European implicit association test (negative scores suggest preference for European (white) faces). Kruskal-Wallis and Wilcoxon rank-sum tests were used to compare bias across physician demographics, including intersectional identities of race and gender identity. MAIN RESULTS: Most of the 375 participants were white cisgender women (40.3%; n=151). The median age of participants was 46-50 years. 8.3% of participants felt unfavourably toward Indigenous people (n=32 of 375) and 25.0% preferred white people to Indigenous people (n=32 of 128). Median scores did not differ by gender identity, race or intersectional identities. White cisgender men physicians had the greatest implicit preferences compared with other groups (-0.59 (IQR -0.86 to -0.25); n=53; p<0.001). Free-text responses discussed 'reverse racism' and expressed discomfort with survey questions addressing bias and racism. CONCLUSIONS: Explicit anti-Indigenous bias was present among Albertan physicians. Concerns about 'reverse racism' targeting white people and discomfort discussing racism may act as barriers to addressing these biases. About two-thirds of respondents had implicit anti-Indigenous bias. These results corroborate the validity of patient reports of anti-Indigenous bias in healthcare and emphasise the need for effective intervention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».