Examining the Influence of Gender on Medical Students' Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Gender bias, described among practicing physicians, has rarely been examined in medical students. The current study examined the influence of gender bias on medical students' clinical decision making. We experimentally manipulated patient gender in 27 written clinical vignettes embedded in the United States Medical Licensing Examination (USMLE) Step 2 examination (a multiple-choice test of clinical decision making). Female and male patient versions of selected test cases were created within three categories: (1) diseases with previously established evidence of gender bias in the diagnosis or management of the disease, (2) diseases with a higher prevalence in a specific gender, and (3) diseases with similar prevalence in both genders and without evidence of gender bias in the literature. Among the 3059 students who wrote the USMLE Step 2 examination in August 1998, there were small but significant differences in performance on the 12 gender bias cases. Students performed worse for the female patient version of the cases compared with the male patient version of the cases (mean of 55.8% correct for female cases compared with 57.7% correct for male cases) (p < 0. 01). Our data suggest that students were variably influenced by gender bias in their investigation and management of patients in a written test of clinical decision making.
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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 | 0,014 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».