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Escenarios y situaciones de racismo y clasismo durante el cuidado de enfermería: Una revisión de la literatura

2023· article· es· W4392835413 on OpenAlexaff
Erika Lozada‐Perezmitre, Erick Landeros-Olvera, Rosa María Galicia-Aguilar, Charlene Ronquillo

Bibliographic record

VenueRevista Salud y Cuidado · 2023
Typearticle
Languagees
FieldHealth Professions
TopicFood Security and Health in Diverse Populations
Canadian institutionsUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: Una revisión sistemática rápida que explora las interacciones del clasismo y el racismo en la enfermería. Objetivo: comprender la discriminación basada en la clase y la raza en el sistema de salud de América del Norte a través de un análisis de contenido de la literatura. Método: Los criterios de elegibilidad para esta revisión fueron predeterminados según el formato PICOT. Se incluyeron artículos publicados entre 2016 y 2020 que describían al personal de enfermería como actor principal o secundario en situaciones de racismo y clasismo dentro del cuidado de enfermería. Las publicaciones se limitaron a los idiomas español, portugués e inglés. Los riesgos de sesgo se mitigaron mediante un proceso de selección de varios pasos y una herramienta de extracción de datos adaptada de los criterios de revisión sistemática COCHRANE. Se incluyeron un total de 1395 publicaciones, 46 que cumplían los criterios de análisis. Menos artículos en la búsqueda en inglés en comparación con las búsquedas en español y portugués. Resultados: Se sugiere una diferencia potencial en la atención prestada a la intersección de clase y raza en diferentes regiones de las Américas. Se extrajeron ocho temas: violencia, áreas de oportunidad, consecuencias, estrategias, eventos desencadenantes, barreras, sentimientos y acciones realizadas. Conclusiones: Es importante que la enfermería cuestione las conceptualizaciones de los blancos norteamericanos sobre el clasismo y el racismo para abordar de manera efectiva la discriminación en los sistemas de salud.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.551
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.063
GPT teacher head0.464
Teacher spread0.400 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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