COVID-19 among Black people in Canada: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic exacerbated health inequities worldwide. Research conducted in Canada shows that Black populations were disproportionately exposed to COVID-19 and more likely than other ethnoracial groups to be infected and hospitalized. This scoping review sought to map out the nature and extent of current research on COVID-19 among Black people in Canada. METHODS: Following a five-stage methodological framework for conducting scoping reviews, studies exploring the effects of the COVID-19 pandemic on Black people in Canada, published up to May 2023, were retrieved through a systematic search of seven databases. Of 457 identified records, 124 duplicates and 279 additional records were excluded after title and abstract screening. Of the remaining 54 articles, 39 were excluded after full-text screening; 2 articles were manually picked from the reference lists of the included articles. In total, 17 articles were included in this review. RESULTS: Our review found higher rates of COVID-19 infections and lower rates of COVID-19 screening and vaccine uptake among Black Canadians due to pre-COVID-19 experiences of institutional and structural racism, health inequities and a mistrust of health care professionals that further impeded access to health care. Misinformation about COVID-19 exacerbated mental health issues among Black Canadians. CONCLUSIONS: Our findings suggest the need to address social inequities experienced by Black Canadians, particularly those related to unequal access to employment and health care. Collecting race-based data on COVID-19 could inform policy formulation to address racial discrimination in access to health care, quality housing and employment, resolve inequities and improve the health and well-being of Black people in Canada.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».