Exploring the literature on racism and health practitioner regulation: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Racism in healthcare leads to significant harm to healthcare professionals and the clients, families and communities they serve. Increasingly, health practitioner regulators-responsible for protecting the public and ensuring practitioner competence-are recognising the importance of reforming policies and practices to contribute to antiracist regulatory approaches. Examples of this work include developing specific standards of practice related to antiracism and antidiscrimination, supporting education and training, re-evaluating discriminatory licensure policies for internationally educated professionals and reforming internal governance structures to address unconscious bias. An understanding of the current state of literature can help identify knowledge gaps and inform the development of research agendas that can build the evidence base required to improve health practitioner regulators' approaches to addressing racism.The objective of this scoping review is to explore the nature, extent and range of literature focused on racism and health practitioner regulation and identify gaps in the literature. METHODS AND ANALYSIS: The review will be conducted in accordance with the Joanna Briggs Institute guidelines for scoping reviews. Database searches will include OVID MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Scopus and Web of Science Core Collection. The review will include papers that discuss how health practitioner regulation can contribute to and perpetuate interpersonal and institutional racism, and how regulatory policies and practices can help address racism. We will also search for grey literature using the websites of leading regulatory organisations. Data will be analysed using descriptive statistics and conventional content analysis. Findings will be presented using evidence tables and a narrative summary. Reporting will follow the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not applicable to this review protocol. Findings will be disseminated through presentations, meetings with health practitioner regulators and a publication in a peer-reviewed journal.
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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 | 0,158 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,016 |
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 ».