이 연구는 의료 현장에서 환자들이 겪는 증언적 불공정성을 분석하였다. 증언적 불공정성은 환자의 말이 적절히 인정받지 못하는 경험으로, 의사들의 편견과 차별적 언어 사용으로 인해 발생한다.
연구진은 MIMIC-III 데이터셋을 활용하여 환자의 인구통계학적 특성(인종, 성별, 연령)과 의사들의 진료 기록에 나타난 부적절한 언어 사이의 인과관계를 분석하였다. 부적절한 언어는 증거적 용어, 판단적 용어, 부정적 용어, 낙인적 용어 등 4가지 범주로 구분하였다.
분석 결과, 인종, 성별, 연령 등 인구통계학적 특성이 증언적 불공정성 경험에 복합적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 인종이 가장 강력한 영향 요인이었으며, 성별과 연령도 판단적 용어와 낙인적 용어 사용을 통해 증언적 불공정성에 기여하는 것으로 확인되었다. 이는 개별 특성이 아닌 교차성을 고려해야 환자들의 경험을 정확히 이해할 수 있음을 보여준다.
이 연구 결과는 의료 현장에서 발생하는 편견과 차별을 해소하고 환자 중심의 돌봄을 제공하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
다른 언어로
소스 콘텐츠 기반
arxiv.org
더 깊은 질문