Black nurses in the nursing profession in Canada: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background With migration occurring over a series of centuries, dating back to the 1600’s, the circumstance regarding Black people in Canada is a complex account. A plethora of social issues and the failure to adequately acknowledge and reconcile historical issues, has resulted in health inequity, disparities and knowledge gaps, related to the Black population in Canada. In nursing, historical records indicate a legacy of discrimination that continues to impact Black nurses. The profession has begun reckoning with anti-Black racism and the residual effects. This scoping review sought to chart the existing evidence on Black nurses in the nursing profession in Canada. Methods JBI methodology was used to search peer-reviewed evidence and unpublished gray literature. Sources were considered for inclusion based on criteria outlined in an a priori protocol focusing on: 1) Canada 2) Black nurses and 3) nursing practice. No restrictions were placed on date of publication and language was limited to English and French. All screening and extractions were completed by two independent reviewers. Results The database search yielded 688 records. After removing duplicates, 600 titles and abstracts were screened for eligibility and 127 advanced to full-text screening. Eighty-two full-text articles were excluded, for a total of 44 sources meeting the inclusion criteria. Seven sources were identified through gray literature search. Subsequently, 31 sources underwent data extraction. Of the 31 sources, 18 are research (n = 18), six are commentaries (n = 6); one report (n = 1) and six are classified as announcements, memoranda or policy statements (n = 6). The review findings are categorized into five conceptual categories: racism (n = 12); historical situatedness (n = 2); leadership and career progression (n = 7); immigration (n = 4); and diversity in the workforce (n = 4). Conclusions This review reveals the interconnectedness of the five conceptual categories. Racism was a prominent issue woven throughout the majority of the sources. Additionally, this review captures how racism is exacerbated by intersectional factors such as gender, class and nationality. The findings herein offer insight regarding anti-Black racism and discrimination in nursing as well as suggestions for future research including the use of diverse methodologies in different jurisdictions across the country. Lastly, the implications extend to the nursing workforce in relation to enhancing diversity and addressing the ongoing nursing shortage.
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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 | 0,026 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,058 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».