Discussing Race With Families With Young Children: Pediatric Clinician Attitudes and Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe clinician attitudes and practices regarding discussions about race-related topics with families of children aged 0 to 5 years. METHODS: The authors distributed a survey to the Reach Out and Read (ROR) medical provider network to assess clinicians' prior education, attitudes and clinical practice discussing the impact of racism on child health, racial identity formation, and development of ethnic-racial pride. The authors report item response frequencies with a sub-analysis of respondent race, ethnicity, level of training, and practice region and setting. RESULTS: Six hundred fifty-two surveys with 80% or more completion rate were analyzed. Over 90% of respondents agreed that racism affects child health. Although most agreed that clinicians have a role in discussing the impact of racism on a child's health, racial identity formation, and development of ethnic-racial pride with families, the majority did not regularly do so. Barriers included lack of time and education, clinician discomfort, and fear of damaging the therapeutic relationship. Many agreed that receiving education about these topics was very important, but fewer than 25% had prior education or knew of resources. Nearly 90% agreed that books and ROR can support these discussions; 79% were interested in additional ROR training. CONCLUSION: Although surveyed clinicians agree that they have a role in discussing race-related topics with families with infants and young children, they do not feel equipped to have these discussions. Pediatricians are interested in incorporating culturally diverse, developmentally appropriate books, and ROR to discuss issues related to race.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».