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Enregistrement W4362497425 · doi:10.1037/amp0001042

Racism exposure and trauma accumulation perpetuate pain inequities—advocating for change (RESTORATIVE): A conceptual model.

2023· article· en· W4362497425 sur OpenAlexfundno aff
Anna Hood, Calia A. Moraís, LaShawnda Fields, Ericka N. Merriwether, Amber K Brooks, Jaylyn F. Clark, Lakeya McGill, Mary R. Janevic, Janelle E. Letzen, Lisa C. Campbell

Notice bibliographique

RevueAmerican Psychologist · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Nursing ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseMcGill UniversityNational Institute of Environmental Health SciencesUniversity of Cincinnati
Mots-clésRacismPsycINFOStressorPsychologyTraumatic stressPsychological traumaPsychological resilienceSociologyCriminologyPsychotherapistPsychiatryMEDLINEPolitical scienceLawGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiences of racism occur across a continuum from denial of services to more subtle forms of discrimination and exact a significant toll. These multilevel systems of oppression accumulate as chronic stressors that cause psychological injury conceptualized as racism-based traumatic stress (RBTS). RBTS has overlapping symptoms with posttraumatic stress disorder (PTSD) with the added burden that threats are constantly present. Chronic pain is a public health crisis that is exacerbated by the intersection of racism and health inequities. However, the relationship between RBTS and pain has not yet been explored. To highlight how these phenomena are interlinked, we present Racism ExpoSure and Trauma AccumulatiOn PeRpetuate PAin InequiTIes-AdVocating for ChangE (RESTORATIVE); a novel conceptual model that integrates the models of racism and pain and demonstrates how the shared contribution of trauma symptoms (e.g., RBTS and PTSD) maintains and perpetuates chronic pain for racialized groups in the United States. Visualizing racism and pain as "two halves of the same coin," in which the accumulative effects of numerous events may moderate the severity of RBTS and pain, we emphasize the importance of within-group distinctiveness and intersectionality (overlapping identities). We call on psychologists to lead efforts in applying the RESTORATIVE model, acting as facilitators and advocates for the patient's lived experience with RBTS in clinical pain care teams. To assist with this goal, we offer suggestions for provider and researcher antiracism education, assessment of RBTS in pain populations, and discuss how cultural humility is a central component in implementing the RESTORATIVE model. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,023
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations48
Publié2023
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Résumé présentoui

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