临床医生对等网络消除种族和性别偏见

宾夕法尼亚大学的一项研究发表在自然通讯提供了引人注目的证据表明网络科学可以用来消除种族和性别偏见在临床的设置。Damon Centola教授领导的研究中,安嫩伯格传播学院的通信工程和应用科学学院,提供了一种有效的新方法,以保证更安全、更公平的卫生保健,女性和少数族裔在管理临床医生对等网络。

使用一个实验设计,研究人员表明,临床医师最初种族和性别偏见在治疗方面表现出显著的临床病例,可以影响改变他们的临床建议展览没有偏见。

“我们发现通过改变临床医师之间的信息共享网络的结构,我们可以改变医生的偏见对病人的临床信息,”沈多纳说,他也领导安嫩伯格传播学院网络动态组,伦纳德·戴维斯卫生经济学研究所的高级研究员。“简单地说,医生倾向于认为不同的网络比当他们孤单。”

在实验中,研究人员要求840名临床医师观看视频的一个病人给病史详细心脏病的危险因素。一半的医生看到一个白人男性演员扮演病人,而另一半看到一个黑人女演员。视频否则相同。

临床医生然后选择四种治疗建议基于病人的信息:一个不安全的选择,一个接受治疗的选择,正确的选择方案,或过度治疗选择。

初步结果显示,黑人女性患者49%比白人男性患者更有可能被遣送回家。相反,白人男性患者为78%比黑人女性患者更有可能指的是急诊科。结果强化了美国医疗保健的一个证据确凿的事实:在医学上广泛的种族和性别偏见。

减轻这些结果,临床医生被分为两种情况:一个实验条件和控制条件。对照组仅观看视频,没有来自其他参与者输入和有机会修改他们的建议。对照组则没有改变在医学偏见。

在实验条件下,医生被连接到大,匿名和40其他医生对等网络。每个参与者都能看到所做的评估网络同事和有机会改变自己的建议。

对等网络的影响是显著的。网络不仅导致改善临床准确性,但他们消除差距从临床医生的治疗建议,导致白人男性患者和黑人女性病人接受推荐的治疗方案以同样的速度。

“我们倾向于认为医生根据医学证据做出理性的决定,”沈多纳说,“但医学偏见往往根植于专业规范。改变医生的网络可以改变这些规范,导致高质量的治疗建议对少数病人。”

引人注目的是,研究结果还显示,网络方法bias-reduction改善医疗服务的质量。研究人员发现over-treatment-for例子,推荐一种不必要的侵入性procedure-increased为对照组患者,虽然对实验组患者明显减少。

越来越流行的远程医疗和在线临床支持网络提供了一个有前途的新的信息共享技术来支持临床决策的机会。这个网络的方法来消除偏见也可以实现其他医疗设置表现出显著的种族和性别差异,从分娩和急性疼痛管理心理健康和紧急护理决策COVID-19相关疾病。

“使用网络技术来改善卫生保健医学的未来,”沈多纳说。“我们下一步正在与医院系统实施有效peer-networking全国项目。”