Racism exposure and trauma accumulation perpetuate pain inequities—advocating for change (RESTORATIVE): A conceptual model.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle