看見我,相信我:醫療保健中因果關係和交叉性的證詞不公

Kernekoncepter

個人的人口特徵(如種族、性別和年齡)可能會導致他們在醫療保健中遭受證詞不公的經歷。

Resumé

這篇文章探討了如何使用因果發現方法(FCI)來研究某些人口特徵(如年齡、性別和種族)如何可能導致證詞不公的邊緣化。研究人員檢查了醫生的病歷記錄,識別出不公正的用語,並將其與患者的人口特徵相關聯,以構建結構因果模型(SCM)。

研究發現,種族是最強的貢獻因素,其次是性別,最後是年齡。種族與使用證據性、評判性和污名化的用語有關,這可能導致患者遭受證詞不公。性別和年齡則主要與使用評判性用語有關,這也可能導致證詞不公。

此外,研究發現,單一特徵無法解釋使用不公正用語的情況,需要考慮交叉性。忽視交叉性會導致對這種不公經歷的理解大大降低。

這項工作是首次使用因果發現方法來理解醫療保健環境中患者的細微經歷,其見解可用於指導整個醫療保健領域的設計原則,以建立信任並促進更好的患者護理。

Statistik

"患者聲稱正在經歷..."
"患者堅持..."
"患者明顯..."
"患者聲稱..."
"患者堅持..."

Citater

"即使在能力相同的情況下,如果兩個群體被系統性地差別對待,那就有使用群組比較來構建因果模型的理由。"
"考慮交叉性是不可選擇的,因為在追求更公正的醫療保健互動中,這是必不可少的。"
"看到所有三個人口特徵連接需要更高的α,這可能是由於數據太少造成的。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

See Me and Believe Me: Causality and Intersectionality in Testimonial Injustice in Healthcare

by Kenya S. And... kl. arxiv.org 10-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.01227.pdf

Dybere Forespørgsler

如何在醫療保健系統中建立更公平的互動?

在醫療保健系統中建立更公平的互動需要多方面的努力。首先，醫療機構應該進行系統性的培訓，以提高醫療人員對於證詞不公（testimonial injustice）及其影響的認識。這包括了解如何識別和避免使用不公正的詞彙，如證據性詞彙、評判性詞彙、負面詞彙和污名化詞彙。其次，應該建立一個透明的反饋機制，讓患者能夠報告他們在醫療過程中所經歷的偏見和不公正。這樣的機制可以幫助醫療機構識別問題並進行改進。此外，醫療系統應該重視人口特徵的交互作用，特別是年齡、性別和種族等因素，並在患者的護理過程中考慮這些因素的影響。最後，推動多樣性和包容性政策，確保醫療團隊的組成能夠反映社會的多樣性，這將有助於減少偏見並促進公平的醫療互動。

如何克服醫生自身偏見對患者造成的影響?

克服醫生自身偏見對患者造成的影響需要從教育和自我反思入手。首先，醫學教育應該納入有關隱性偏見（implicit bias）的課程，幫助醫生認識到他們的潛在偏見如何影響患者的診療過程。這可以通過模擬情境和案例研究來實現，讓醫生在安全的環境中反思自己的行為和決策。其次，醫療機構應該鼓勵醫生進行自我評估，定期檢視自己的行為和語言，並尋求同事的反饋。這種自我反思的過程可以幫助醫生識別和改正不當的行為。此外，建立多元化的醫療團隊可以促進不同觀點的交流，減少個人偏見的影響。最後，醫療機構應該提供持續的專業發展機會，讓醫生能夠學習最新的研究和最佳實踐，以提高他們的文化能力和敏感性。

人口特徵以外的哪些因素可能會影響證詞不公的經歷?

除了人口特徵外，許多其他因素也可能影響證詞不公的經歷。首先，醫療環境的文化和氛圍對醫生和患者之間的互動有重要影響。如果醫療機構的文化不鼓勵開放的溝通和尊重，患者可能會感到不被重視或不被相信。其次，醫生的專業知識和經驗也會影響他們對患者陳述的反應。經驗豐富的醫生可能更能識別患者的需求，而新手醫生則可能因缺乏經驗而對患者的表達產生懷疑。此外，患者的社會經濟地位、教育水平和健康素養也會影響他們在醫療過程中的表達能力和自信心。最後，醫療系統的結構性因素，如保險覆蓋範圍和醫療資源的可及性，也可能影響患者的就醫體驗，進而影響他們是否能夠有效地表達自己的需求和感受。