Estructura de comunidades en redes semánticas de investigación biomédica sobre disparidades en salud y sexismo.

Introduction: As an initiative to improve the quality of health care, the trend in biomedical research focused on health disparities and sex has increased. Objective: Carry out a characterization of the scientific evidence on health disparity, defined as the gap between the distribution of health an...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Publicado en:Revista Biomedica Vol. 40; no. 4; pp. 2 - 51
Autores principales: Soledad Rivera-Romano, Lucero, Juárez-Cano, Gabriela, Hernández-Lemus, Enrique, Vallejo, Maite, Martínez-García, Mireya
Formato: Artículo
Publicado: Universidad Autonoma de Yucatan Dic2020
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        atl: Estructura de comunidades en redes semánticas de investigación biomédica sobre disparidades en salud y sexismo.
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          Soledad Rivera-Romano, Lucero
          Juárez-Cano, Gabriela
          Hernández-Lemus, Enrique
          Vallejo, Maite
          Martínez-García, Mireya
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          Programa de Licenciatura en Promoción de la Salud, Universidad Autónoma de la Ciudad de México, Ciudad de México, México
          División de Genómica Computacional, Instituto Nacional de Medicina Genómica, Ciudad de México, México
          Departamento de Investigación Sociomédica, Instituto Nacional de Cardiología Ignacio Chávez, Ciudad de México, México
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        Biomedical research
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        Introduction: As an initiative to improve the quality of health care, the trend in biomedical research focused on health disparities and sex has increased. Objective: Carry out a characterization of the scientific evidence on health disparity, defined as the gap between the distribution of health and the possible gender bias in access to medical services. Materials and methods: A simultaneous search of the scientific literature was performed in the MEDLINE PubMed database of two fundamental descriptors: Healthcare disparities and Sexism. Subsequently, a main semantic network was built and some structural subunits (communities) were identified for the analysis of information organization patterns. Open source software was used: Cytoscape to analyze and visualize the semantic network and MapEquation for community detection, as well as ad hoc code available in a public access repository. Results: The core network corpus showed that the terms on heart disease were the most common among the descriptors of medical conditions. Patterns of information related to public policies, health services, social determinants and risk factors were identified from the structural subunits, but with a certain tendency to remain indirectly connected to the nodes of medical conditions. Conclusions: Scientific evidence indicates that gender disparity does matter for the quality of care for many diseases, especially those related to the circulatory system. However, there is still a gap between the medical and social factors that give rise to possible disparities by sex.
        Introducción. Como una iniciativa para mejorar la calidad de la atención sanitaria se ha incrementado la tendencia en investigación biomédica centrada en las disparidades en salud y el sexo. Objetivo. Realizar una caracterización de 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 realizó 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 identificaron algunas subunidades estructurales (comunidades) para el análisis de patrones de organización de la información. Se utilizó software de código abierto: Cytoscape para analisis y visualización de redes y MapEquation para la detección de comunidades y código desarrollado ex profeso y 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 más coocurrentes entre los descriptores de condiciones médicas. De las subunidades estructurales se identificaron patrones de información relacionada con las políticas públicas, los servicios de salud, determinantes sociales y los factores de riesgo, pero con cierta tendencia a mantenerse indirectamente conectados a los nodos de 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 sociales que dan lugar a las posibles disparidades por sexo.
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