Health practitioner regulation and anti-racism: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Racism remains pervasive in healthcare systems, driving inequalities for racialized healthcare professionals and clients. The role of health practitioner regulators is to protect the public; however, their actions or inactions may also perpetuate racism. Though there is increasing recognition of regulators’ role in addressing racism, there is currently no synthesized understanding of existing knowledge on this topic. A scoping review following JBI guidelines explored the literature on racism and health practitioner regulation. Six databases were searched: Ovid MEDLINE, Ovid Embase, CINAHL, Scopus, Web of Science Core Collection, and ProQuest Dissertations and Theses Citation Index. Leading global regulatory organizations were searched for grey literature. Fifty-four sources were included in the review, with 57 % categorized as scholarly literature and 43 % as grey literature. While underdeveloped, this scholarship has grown consistently since 2020. Sources were predominantly from the United Kingdom and the United States, followed by Canada, Australia, and New Zealand. Racism and/or racial discrimination can be manifested and perpetuated within regulators’ organizational practices, complaints and conduct processes, licensure requirements, practice standards or guidelines, education program approval or accreditation processes, and continuing competence programs. Health practitioner regulators can create anti-racist healthcare systems by addressing their organizational governance structures and processes and attending to their core regulatory functions. While progress has been made toward anti-racist health practitioner regulation, further critical analysis and empirical evidence are needed to inform effective strategies. Clarifying concepts, collecting race-based data, partnering with racialized groups, and integrating anti-racism into regulatory performance frameworks can drive impactful reforms. • Racism can be perpetuated or reinforced through health practitioner regulation. • Anti-racism can be integrated into organizational practices and regulatory functions. • Conceptual clarity, race-based data, and performance frameworks are essential. • Partnering with equity scholars and racialized groups in research is a priority.
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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 | 0,017 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».