Evolution of Attitudes Toward People with Disabilities Among Health Care Practitioners and Other Workers, 2006–2024
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Health care practitioners have shown implicit and explicit attitudes that disfavour people with disabilities. I describe how these attitudes evolved between 2006 and 2024 across clinicians, rehabilitation assistants, and individuals in other occupations. Method: I analyzed data from 660,430 participants from Project Implicit. Implicit attitudes were assessed with Disability Implicit Association Test (IAT) D-score. Explicit attitudes were assessed using a Likert scale. I conducted generalized additive models to test the evolution of attitudes over time. Results: Explicit attitudes toward people with disabilities became less unfavourable over the 19 years of the study, irrespective of occupation. This effect was not observed for implicit attitudes. However, non-linear interactions between time, occupation group, and sex suggest a complex effect of time on attitudes that should be interpreted in the context of each specific combination of occupation group and sex, rather than assuming a uniform trend. Additionally, attitudes were more unfavourable toward people whose disability was physical. Conclusions: The contrast between the evolution of implicit attitudes and that of explicit attitudes suggests that implicit bias remains resistant to change despite improving explicit consideration of disabled people. Knowledge of these patterns may inform training programmes to reduce bias in health care and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».