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Enregistrement W4392653759 · doi:10.1016/j.jsps.2024.102024

Estimating implicit and explicit racial and ethnic bias among community pharmacists in Canada

2024· article· en· W4392653759 sur OpenAlex
Fahad Alzahrani, Nancy M. Waite, Michael A. Beazely, Martin Cooke

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSaudi Pharmaceutical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNames, Identity, and Discrimination Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplicit-association testEthnic groupPsychologyPreferenceImplicit attitudeWhite (mutation)Race (biology)Social psychologyHealth careAssociation (psychology)Clinical psychologyGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,287 · 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