Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: It is estimated that by 2010 30% of U.S. physicians will be women. Pregnancy during residency can and does happen in all programs, and continues to provide problems for many. The author reviews the issues surrounding pregnancy during residency by evaluating published commentaries and research reports. METHOD: A literature search was conducted using Medline (January 1984-October 2001). Published articles were categorized as research or commentary. Research reports were sorted by content and summarized under three headings: mother and infant health, sources of stress and support for the pregnant resident, and reactions of colleagues to the pregnant resident. RESULTS: A total of 27 research reports were located; two additional reports published before 1984 were added because they complemented included studies. The majority of the studies in this review used retrospective self-report questionnaires, mostly completed by female residents and physicians. All reports suggested an increased risk of complications, especially adverse late-pregnancy events, for pregnant physicians. Pregnant residents found the physical demands of residency and lack of support from fellow residents and their departments most stressful. Anger and resentment toward the pregnant resident were common among not-pregnant residents, feelings particularly associated with expectations of increased workload. Individual maternity/parental leave policies were inconsistent. Policy development is discussed. CONCLUSIONS: The studies in this review supported planning for residents' pregnancies, and the author advocates clear maternity/parental leave policies. The author comments on the use of existing data to make common sense changes and on the need for further studies to help clarify the issues and evaluate program changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».