An Evaluation of Racial and Ethnic Representation in Research Conducted with Young Adults Diagnosed with Cancer: Challenges and Considerations for Building More Equitable and Inclusive Research Practices
Notice bibliographique
Résumé
The psychosocial outcomes of adolescents and young adults (AYAs) diagnosed with cancer are poorer compared to their peers without cancer. However, AYAs with cancer from diverse racial and ethnic groups have been under-represented in research, which contributes to an incomplete understanding of the psychosocial outcomes of all AYAs with cancer. This paper evaluated the racial and ethnic representation in research on AYAs diagnosed with cancer using observational, cross-sectional data from the large Young Adults with Cancer in Their Prime (YACPRIME) study. The purpose was to better understand the psychosocial outcomes for those from diverse racial and ethnic groups. A total of 622 participants with a mean age of 34.15 years completed an online survey, including measures of post-traumatic growth, quality of life, psychological distress, and social support. Of this sample, 2% (n = 13) of the participants self-identified as Indigenous, 3% (n = 21) as Asian, 3% (n = 20) as “other,” 4% (n = 25) as multi-racial, and 87% (n = 543) as White. A one-way ANOVA indicated a statistically significant difference between racial and ethnic groups in relation to spiritual change, a subscale of post-traumatic growth, F(4,548) = 6.02, p < 0.001. Post hoc analyses showed that those under the “other” category endorsed greater levels of spiritual change than those who identified as multi-racial (p < 0.001, 95% CI = [2.49,7.09]) and those who identified as White (p < 0.001, 95% CI = [1.60,5.04]). Similarly, participants that identified as Indigenous endorsed greater levels of spiritual change than those that identified as White (p = 0.03, 95% CI = [1.16,4.08]) and those that identified as multi-racial (p = 0.005, 95% CI = [1.10,6.07]). We provided an extensive discussion on the challenges and limitations of interpreting these findings, given the unequal and small sample sizes across groups. We concluded by outlining key recommendations for researchers to move towards greater equity, inclusivity, and culturally responsiveness in future work.
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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 | 0,688 | 0,635 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».