The Evolution of Racial, Ethnic, and Gender Diversity in US Otolaryngology Residency Programs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the evolution of racial, ethnic, and gender diversity in US otolaryngology-head and neck surgery residency programs and compare these figures with other residency programs. DESIGN: Retrospective database review. SETTING: US residency programs. METHODS: Information concerning minority and female representation in US residency programs was obtained from annually published graduate medical education reports by the Journal of the American Medical Association from 1975 to 2010. Minority representation among US population and university students was obtained from the US Census Bureau. The racial, ethnic, and gender diversity of otolaryngology residents was then compared with other medical fields (general surgery, family medicine, and internal medicine). RESULTS: Underrepresentation in otolaryngology-head and neck surgery is particularly disconcerting for African Americans (-2.3%/y, P = .09) and Native Americans (1.5%/y, P = .11) given their nonsignificant annual growth rates. Hispanic representation (17.3%/y, P < .0001) is growing in otolaryngology but is half the rate of growth of the Hispanic American population (32.8%/y, P < .0001). There is nonetheless promise for women (70.6%/y, P < .0001) and Asian Americans (63.0%/y, P < .0001), who demonstrated statistically significant growth trends. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first study to describe the evolution of female and minority representation among US otolaryngology residents. Despite increasing gender, ethnic, and racial diversity among medical residents in general, female and certain minority group representation in US otolaryngology residency programs is lagging. These findings are in contrast to rising trends of diversity within other residency programs including general surgery.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».