Implicit Race Bias in Pediatric Patients: Understanding Patient Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Implicit racial bias has been well studied in adults, including among orthopaedic surgeons, through the Implicit Association Test (IAT). Recent studies suggest implicit race bias is also present among children. Explicit racial preference has been studied in children through The Clark Doll Test since the 1930s. The purpose of this study was to determine whether implicit and explicit racial biases are present among pediatric orthopaedic patients. METHODS: A prospective, cross-sectional survey was administered to pediatric orthopaedic patients aged 7 to 18 years at clinics in a tertiary pediatric hospital setting. The survey included a Clark Doll Test to determine whether pediatric patients expressed explicit bias, followed by a race IAT to determine whether pediatric patients expressed implicit bias. Preference and magnitude of implicit bias as demonstrated on the IAT was calculated using standard D-scores. RESULTS: A total of 96 patients were consented and included in this study. Overall, pediatric patients demonstrated a slight pro-White implicit bias (M = 0.22) on IAT testing. Pediatric patients who identified as White or European American and Hispanic or Latinx both had the strongest pro-White implicit bias (M = 0.35). Patients who identified as Black or African American demonstrated no implicit racial bias (M = -0.13) on IAT testing. No notable explicit bias was observed in participants of any racial background. DISCUSSION: This study contributes evidence that pediatric orthopaedic patients express implicit racial bias on IAT testing, with an overall slight pro-White bias. It also provides insight into the dissociation of implicit and explicit racial bias in childhood and adolescence. CONCLUSION: We encourage future research on implicit bias among pediatric patients in the orthopaedic community to provide a better understanding and possible solutions to bias-related challenges in health care.
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 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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».