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Enregistrement W4399509006 · doi:10.1186/s12904-024-01465-9

Naming racism as a root cause of inequities in palliative care research: a scoping review

2024· review· en· W4399509006 sur OpenAlexaff
Kavita Algu, Joshua Wales, Michael Anderson, Mariam Omilabu, Thandi Briggs, Allison Kurahashi

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHome and Community Care Support ServicesUniversity of TorontoMuscular Dystrophy Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careRacismPain medicineMedicineRoot (linguistics)NursingPsychologySociologyPsychiatryGender studiesAnesthesiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Racial and ethnic inequities in palliative care are well-established. The way researchers design and interpret studies investigating race- and ethnicity-based disparities has future implications on the interventions aimed to reduce these inequities. If racism is not discussed when contextualizing findings, it is less likely to be addressed and inequities will persist. OBJECTIVE: To summarize the characteristics of 12 years of academic literature that investigates race- or ethnicity-based disparities in palliative care access, outcomes and experiences, and determine the extent to which racism is discussed when interpreting findings. METHODS: Following Arksey & O'Malley's methodology for scoping reviews, we searched bibliographic databases for primary, peer reviewed studies globally, in all languages, that collected race or ethnicity variables in a palliative care context (January 1, 2011 to October 17, 2023). We recorded study characteristics and categorized citations based on their research focus-whether race or ethnicity were examined as a major focus (analyzed as a primary independent variable or population of interest) or minor focus (analyzed as a secondary variable) of the research purpose, and the interpretation of findings-whether authors directly or indirectly discussed racism when contextualizing the study results. RESULTS: We identified 3000 citations and included 181 in our review. Of these, most were from the United States (88.95%) and examined race or ethnicity as a major focus (71.27%). When interpreting findings, authors directly named racism in 7.18% of publications. They were more likely to use words closely associated with racism (20.44%) or describe systemic or individual factors (41.44%). Racism was directly named in 33.33% of articles published since 2021 versus 3.92% in the 10 years prior, suggesting it is becoming more common. CONCLUSION: While the focus on race and ethnicity in palliative care research is increasing, there is room for improvement when acknowledging systemic factors - including racism - during data analysis. Researchers must be purposeful when investigating race and ethnicity, and identify how racism shapes palliative care access, outcomes and experiences of racially and ethnically minoritized patients.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,207
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,207
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0410,037
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,599
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,002 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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