Prevalence of Person-First Language in Idiopathic Intracranial Hypertension: A Systematic Review of Case Reports
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Person-first language (PFL) is a linguistic prescription, which places a person before their disease. It is considered an important tool to reduce stigma. However, PFL is not routinely used across the scientific literature, particularly in patients with overweight or obesity. Patients with idiopathic intracranial hypertension (IIH) face various stigmas through high rates of poverty, female gender, and frequent rates of comorbidities. Non-PFL language use intersects and worsen the health inequities faced by these patients. METHODS: A systematic review of case reports. MEDLINE and EMBASE were searched for all case reports with "pseudotumor cerebri" [MESH] OR "Idiopathic Intracranial Hypertension" as key word between January 1974 and August 2022. The primary criterion was the article's inclusion of patients with overweight or obesity. The secondary criterion was the article's discussion regarding obesity as risk factor. Articles not meeting primary or secondary criteria were excluded. RESULTS: Approximately 514/716 (71.8%) articles used non-PFL language. The publication year was predictive of non-PFL language: 1976-1991 (82.3%) vs 1992-2007 (72.3%, P = 0.0394) and 2008-2022 (68.3%, P = 0.0056). Non-PFL was significantly higher in obesity compared with other medical conditions (60.3% vs 7.3%, P < 0.001). The patient gender ( P = 0.111) and ethnicity ( P = 0.697), author's specialty ( P = 0.298), and primary English-speaking status ( P = 0.231), as well as the journal's impact factor ( P = 0.795), were not predictive of non-PFL. CONCLUSIONS: Most literature focused on IIH use non-PFL when discussing overweight or obesity, regardless of the patient's gender and ethnicity, journal's impact factor, senior author's specialty, and English-speaking status. Non-PFL use is much more common when discussing obesity compared with other medical conditions. Appropriate use of PFL can decrease stigma and, more importantly, decrease the intersectionality of health stigma faced by patients with IIH.
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 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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».