Escenarios y situaciones de racismo y clasismo durante el cuidado de enfermería: Una revisión de la literatura
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: Una revisión sistemática rápida que explora las interacciones del clasismo y el racismo en la enfermería. Objetivo: comprender la discriminación basada en la clase y la raza en el sistema de salud de América del Norte a través de un análisis de contenido de la literatura. Método: Los criterios de elegibilidad para esta revisión fueron predeterminados según el formato PICOT. Se incluyeron artículos publicados entre 2016 y 2020 que describían al personal de enfermería como actor principal o secundario en situaciones de racismo y clasismo dentro del cuidado de enfermería. Las publicaciones se limitaron a los idiomas español, portugués e inglés. Los riesgos de sesgo se mitigaron mediante un proceso de selección de varios pasos y una herramienta de extracción de datos adaptada de los criterios de revisión sistemática COCHRANE. Se incluyeron un total de 1395 publicaciones, 46 que cumplían los criterios de análisis. Menos artículos en la búsqueda en inglés en comparación con las búsquedas en español y portugués. Resultados: Se sugiere una diferencia potencial en la atención prestada a la intersección de clase y raza en diferentes regiones de las Américas. Se extrajeron ocho temas: violencia, áreas de oportunidad, consecuencias, estrategias, eventos desencadenantes, barreras, sentimientos y acciones realizadas. Conclusiones: Es importante que la enfermería cuestione las conceptualizaciones de los blancos norteamericanos sobre el clasismo y el racismo para abordar de manera efectiva la discriminación en los sistemas de salud.
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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 | 0,035 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».