Американские ученые показали, что сетевой подход позволяет значительно снизить неравенство в лечении пациентов разной расы и пола. Исследование показало, что врачи, склонные к предвзятости по отношению к разным пациентам, могут изменять свои взгляды под влиянием коллег. Статья опубликована в журнале Nature Communications.
Ученые из Университета Пенсильвании показали, что сетевая наука может использоваться для устранения расовых и гендерных предубеждений в медицине. Исследователи предложили новый эффективный способ обеспечения безопасного и справедливого медицинского обслуживания для женщин и расовых меньшинств. Врачи, которые изначально проявляли значительную расовую и гендерную предвзятость при лечении, при использовании сетевого подхода оказались подвержены влиянию коллег и меняли свои рекомендации.
В ходе эксперимента исследователи попросили 840 врачей посмотреть видео, на котором пациент рассказывал историю болезни с подробным описанием факторов риска сердечных заболеваний. При этом актеры, изображавшие пациентов на видео, отличались полом и цветом кожи. Врачам было предложено выбрать одну из четырех рекомендаций по лечению: небезопасный вариант, вариант недостаточного лечения, правильный вариант или вариант избыточного лечения.
Первоначальные результаты показали, что чернокожую женщину на 49% чаще отправляли домой, чем белого мужчину с теми же симптомами. Вероятность того, что белый мужчина получал неотложную помощь, была на 78% выше, чем для чернокожего пациента. В следующем эксперименте контрольная группа испытуемых пересматривала видео в одиночку и имела возможность пересмотреть свои рекомендации. Другая половина была разделена на подгруппы по 40 человек, каждый участник мог видеть оценки, сделанные коллегами, и имел возможность изменить свои рекомендации.
Такой подход привел к тому, что белый мужчина и чернокожая женщина получили одинаковые рекомендации. При этом повысилась и клиническая точность для всех пациентов, снизилась частота назначения чрезмерного лечения, например ненужной инвазивной процедуры.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
