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A pesquisa nova identifica os factores que contribuem à disparidade racial nos sistemas de saúde

Os estudos da pesquisa mostram que os pacientes do preto podem ser sujeitados aos tempos de espera 30% mais por muito tempo do que outros pacientes nos escritórios dos doutores e nas outras facilidades de cuidados médicos, saindo de pouca dúvida sobre a natureza inclinada de sistemas de programa dos cuidados médicos. A pesquisa nova no INFORMA a fabricação do jornal & a gestão de operações do serviço identificou os factores que contribuem a esta disparidade racial e encontraram maneiras de criar a paridade entre todos os pacientes.

O estudo, “reservado e negligenciado: A aprendizagem de máquina e a polarização racial no Scheduling médico da nomeação,” foram conduzidas por Michele Samorani, universidade de Santa Clara, ao lado de Shannon Harris da universidade da comunidade de Virgínia, do Haibing Lu e do Michael Santoro igualmente da universidade de Santa Clara, e da Linda Goler Blount do imperativo da saúde das mulheres negras.

Esta solução estêve “raça-ciente dublado” e esclarece o facto de que o grupo racial com a possibilidade a mais alta de não aparecer está programado tipicamente em entalhes indesejáveis, e conseqüentemente a espera mais por muito tempo.

Nós encontramos que se as clínicas diminuem a época de espera do grupo racial esperado esperar mais por muito tempo, erradica quase a disparidade racial sem intenção, e fazemo-lo assim sem negativamente afetar a eficiência da clínica.”

Michele Samorani, professor adjunto, escola do negócio, universidade de Leavey de Santa Clara

Alguma reacção a este método pode ser que os pacientes que a mostra será penalizada tipicamente. “É uma situação rara da vitória-vitória-vitória,” diga Harris, professor adjunto na escola de VCU do negócio. “Actualmente, estes sistemas de programa estão penalizando pacientes pretos para não aparecer baseado nas edições sócio-económicas que são fora de seu controle. As disparidades estam presente através de muitas áreas e causam um efeito de ondinha para grupos sub-representado. Por exemplo, devido às edições do transporte, os pacientes pretos não podem sempre alcançar suas nomeações, significando eles obtêm programados em entalhes reservados e esperam mais por muito tempo. Mas é realmente sua falha? É o sistema defeituoso?”

Este trabalho pode ser aplicado a outras disparidades onde dois grupos distintos são definidos, como em casos do género, da religião ou do estado sócio-económico.

Source:
Journal reference:

Samorani, M., et al. (2021) Overbooked and Overlooked: Machine Learning and Racial Bias in Medical Appointment Scheduling. Manufacturing & Service Operations Management. doi.org/10.1287/msom.2021.0999.