Estimating implicit and explicit racial and ethnic bias among community pharmacists in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bias, whether implicit (unconscious) or explicit (conscious), can lead to preferential treatment of specific social groups and antipathy towards others. When healthcare professionals (HCPs), including pharmacists, act on these biases, patient care and health outcomes can be adversely affected. This study aims to estimate implicit and explicit racial/ethnic bias towards Black and Arab people among community pharmacists in Ontario, Canada. Methods: Community pharmacists participated in a secure, web-based survey using a cross-sectional design that included Harvard's Race and Arab Implicit Association Tests (IATs) to examine bias towards Black and Arab people. Explicit (stated) preferences were measured by self-report. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics. Results: The study surveyed 407 community pharmacists, 56.1 % of whom were women with an average age of 46.9. Implicit Association Test (IAT) results showed a statistically significant moderate preference for white people over both Black (mean IAT = 0.41) and Arab people (mean IAT = 0.35). However, most pharmacists explicitly stated that they had no racial/ethnic preference, with 75.7 % expressing a neutral preference between Black and white and 66.6 % neutral between Arab and white. However, a slight preference for white individuals was observed. Demographic factors such as age, place of birth, race/ethnicity, and experience significantly impacted IAT scores. For example, older, Canadian-born, white pharmacists with more experience displayed higher implicit bias scores. A mild correlation was found between implicit and explicit bias, indicating as implicit bias increases, explicit bias tends to become more negative. Conclusions: This study is the first to explore the issue of pharmacist bias in Canada and concentrate on anti-Arab bias. Our findings reveal that Ontario community pharmacists tend to have an unconscious inclination towards white people, which calls for further understanding of this matter. Additionally, we discovered a moderate degree of anti-Arab bias, indicating that studies on other HCPs should consider bias against this social group. Educational interventions are needed to address the implicit biases among community pharmacists in Ontario, Canada. These findings should aim to raise self-awareness of biases, educate about the potential implications of these biases on patient care, and provide strategies to reduce bias.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».