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Enregistrement W6886045524 · doi:10.14288/1.0447580

Navigating medical racism : how Black Canadian women experience reproductive healthcare in Canada

2024· article· en· W6886045524 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismHealth careHealth equityBlack womenIntersectionalitySocioeconomic statusQualitative researchPrejudice (legal term)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black women in the United States die of pregnancy-related causes at a three times higher rate than white women, regardless of the mother’s socioeconomic status. Systemic medical racism contributes to high morbidity and mortality rates among Black populations. Currently, there is a lack of race-based data collected in Canada. Given there is evidence of medical racism experienced by Black women in the United States, Black Canadian women may experience medical racism within the Canadian healthcare system. This study aims to understand how Black Canadian women navigate and manage obstetric racism in reproductive healthcare contexts. Trauma-informed intersectional feminist research practices empower and encourage Black women to share their experiences. Qualitative descriptive was used to understand how Black women experience medical racism. Black women living in Canada actively participated in twenty-five in-depth one-on-one interviews. Five themes include: 1) Black women anticipate experiencing some form of discrimination given the known health inequalities in the U.S., 2) healthcare providers consistently dismiss Black women’s pain. 3) healthcare providers’ perception of Black women affects their care, 4) increased need for Black representation in reproductive healthcare providers, and 5) patient-centred care improves Black women’s wellbeing. This study findings show that, despite implementing strategies to overcome racism and discrimination, participants still endure forms of systemic racism. Healthcare providers need to be aware that Black women experience health disparities due to a providers’ personal bias and the systemic barriers that exist in the healthcare system. Healthcare providers must understand that Black women may withhold health information to protect themselves from negative stereotypes. Healthcare providers need training on cultural safety to recognize their implicit biases and to provide safe and equitable care. Recruiting medical professionals who reflect racially underrepresented backgrounds will help to address systemic barriers in healthcare. The evidence suggests that Black Canadian women experience medical obstetric racism even with a successful pregnancy and delivery. The Canadian healthcare system must be aware of these issues and advocate for Black Canadian women to reduce instances of medical racism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0380,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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