Estructura de comunidades en las redes semánticas de la investigación biomédica sobre disparidades en salud y sexismo
Introducción. Como una iniciativa para mejorar la calidad de la atención sanitaria, en la investigación biomédica se ha incrementado la tendencia centrada en el estudio de las disparidades en salud y sexismo. Objetivo. Caracterizar la evidencia científica sobre la disparidad en salud definida como l...
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2020
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ftdoajarticles:oai:doaj.org/article:891dcfb18a6b419e8ac76c76af9078a9 2023-05-15T15:16:03+02:00 Estructura de comunidades en las redes semánticas de la investigación biomédica sobre disparidades en salud y sexismo Lucero Soledad Rivera-Romano Gabriela Juárez-Cano Enrique Hernández-Lemus Maite Vallejo Mireya Martínez-García 2020-12-01T00:00:00Z https://doi.org/10.7705/biomedica.5182 https://doaj.org/article/891dcfb18a6b419e8ac76c76af9078a9 EN ES eng spa Instituto Nacional de Salud https://revistabiomedica.org/index.php/biomedica/article/view/5182 https://doaj.org/toc/0120-4157 0120-4157 doi:10.7705/biomedica.5182 https://doaj.org/article/891dcfb18a6b419e8ac76c76af9078a9 Biomédica: revista del Instituto Nacional de Salud, Vol 40, Iss 4, Pp 702-721 (2020) investigación biomédica calidad de la atención de salud disparidades en el estado de salud sexismo minería de datos interpretación estadística de datos web semántica Medicine R Arctic medicine. Tropical medicine RC955-962 article 2020 ftdoajarticles https://doi.org/10.7705/biomedica.5182 2022-12-31T02:11:17Z Introducción. Como una iniciativa para mejorar la calidad de la atención sanitaria, en la investigación biomédica se ha incrementado la tendencia centrada en el estudio de las disparidades en salud y sexismo. Objetivo. Caracterizar la evidencia científica sobre la disparidad en salud definida como la brecha existente entre la distribución de la salud y el posible sesgo por sexo en el acceso a los servicios médicos. Materiales y métodos. Se hizo una búsqueda simultánea de la literatura científica en la base de datos Medline PubMed de dos descriptores fundamentales: Healthcare disparities y Sexism. Posteriormente, se construyó una red semántica principal y se determinaron algunas subunidades estructurales (comunidades) para el análisis de los patrones de organización de la información. Se utilizó el programa de código abierto Cytoscape para el analisis y la visualización de las redes y el MapEquation, para la detección de comunidades. Asimismo, se desarrolló código ex profeso disponible en un repositorio de acceso público. Resultados. El corpus de la red principal mostró que los términos sobre las enfermedades del corazón fueron los descriptores de condiciones médicas más concurrentes. A partir de las subunidades estructurales, se determinaron los patrones de información relacionada con las políticas públicas, los servicios de salud, los factores sociales determinantes y los factores de riesgo, pero con cierta tendencia a mantenerse indirectamente conectados con los nodos relacionados con condiciones médicas. Conclusiones. La evidencia científica indica que la disparidad por sexo sí importa para la calidad de la atención de muchas enfermedades, especialmente aquellas relacionadas con el sistema circulatorio. Sin embargo, aún se percibe un distanciamiento entre los factores médicos y los sociales que dan lugar a las posibles disparidades por sexo. Article in Journal/Newspaper Arctic Directory of Open Access Journals: DOAJ Articles Arctic Biomédica 40 4 702 721 |
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