Shifting paradigms: A collective and structural strategy for addressing healthcare inequity
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare inequity is a persistent systemic problem, yet many solutions have historically focused on "debiasing" individuals. Individualistic strategies fit within a competency-based medical education and assessment paradigm, whereby professional values of social accountability, patient safety, and healthcare equity are linked to an individual clinician's competence. Unfortunately, efforts to realise the conceptual linkages between medical education curricula and goals to improve healthcare equity fail to address the institutional values, policies, and practices that enable structural racism. In this article, we explore alternative approaches that target collective and structural causes of health inequity. We first describe the structural basis of healthcare inequity by identifying the ways in which institutional culture, power and privilege erode patient-centred care and contribute to epistemic injustice. We then outline some reasons that stereotypes, which are a culturally supported foundation for discrimination, bias and racism in healthcare, cannot be modified effectively through individualistic strategies or education curricula. Finally, we propose a model that centres shared values for leadership by individuals and institutions with consistency in goal setting, knowledge translation, and talent development. Figure 1 summarises the key recommendations. We have provided cases to supplement this work and facilitate discussion about the model's application to practice.
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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 | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».