GD04 Patient education for all! Skin of colour under-represented again
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disparities in healthcare provision have a detrimental impact on health outcomes, which have been suffered by many patient cohorts, whether they are defined socially, economically or by the colour of their skin (Buster KJ, Stevens EI, Elmets CA. Dermatologic health disparities. Dermatol Clin 2012; 30:53–9). In the field of dermatology, we rely hugely on visual presentations. As dermatologists, the visible manifestations of disease, and their evolution, are fundamental to how we formulate diagnoses and treatment strategies. Similarly, visual depiction is important for patients to garner a wider understanding of their condition. This study aimed to analyse skin colour representation in patient information resources for a number of inflammatory conditions, including acne, atopic dermatitis, hidradenitis suppurativa, psoriasis and rosacea. Resources from multiple dermatological bodies including the British Skin Foundation, Irish Skin Foundation, American Academy of Dermatology Association, Canadian Dermatology Association, Dermatology Society of South Africa and the Australasian College of Dermatology were reviewed. Hard-copy pamphlets published by the associations were analysed; where pamphlets were unavailable, websites pertaining to each inflammatory condition were included. Images were divided by Fitzpatrick skin type into two categories: Fitzpatrick skin types I–IV and Fitzpatrick skin types V/VI. There is no formal definition of skin of colour, and for the purposes of this study, we referred to Fitzpatrick skin types V/VI. In total, 115 images were reviewed. People with skin of colour were represented in 5% (n = 6) of the images. This stark over-representation of Fitzpatrick skin types I–IV highlights the lack of inclusivity in current patient education resources. Consequently, patients with skin of colour may feel overlooked. This may foster a poor rapport between patients and physicians and could lead to mistrust and reduced engagement with healthcare services. Dermatological communities must join the global effort to eliminate racial disparities. The first steps have already been taken by many, in publishing and medical education, including the British Journal of Dermatology, which aims to enhance resources to study, describe and improve care for people with skin of colour (Guckian J, Ingram JR, Rajan N, Linos E. Dermatology is finally talking about race. Br J Dermatol 2021; 185:875–6). Patient information resources are another facet of our practice that need focus and reform. We must improve approachability, inclusiveness and trust within our specialty and work towards the overarching aim of delivering healthcare that is racially just.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,316 | 0,051 |
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 ».