Motherhood during residency training: challenges and strategies.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine what factors enable or impede women in a Canadian family medicine residency program from combining motherhood with residency training. To determine how policies can support these women, given that in recent decades the number of female family medicine residents has increased. DESIGN: Qualitative study using in-person interviews. SETTING: McMaster University Family Medicine Residency Program. PARTICIPANTS: Twenty-one of 27 family medicine residents taking maternity leave between 1994 and 1999. METHOD: Semistructured interviews. The research team reviewed transcripts of audiotaped interviews for emerging themes; consensus was reached on content and meaning. NVIVO software was used for data analysis. MAIN FINDINGS: Long hours, unpredictable work demands, guilt because absences from work increase workload for colleagues, and residents' high expectations of themselves cause pregnant residents severe stress. This stress continues upon return to work; finding adequate child care is an added stress. Residents report receiving less support from colleagues and supervisors upon return to work; they associate this with no longer being visibly pregnant. Physically demanding training rotations put additional strain on pregnant residents and those newly returned to work. Flexibility in scheduling rotations can help accommodate needs at home. Providing breaks, privacy, and refrigerators at work can help maintain breastfeeding. Allowing residents to remain involved in academic and clinical work during maternity leave helps maintain clinical skills, build new knowledge, and promote peer support. CONCLUSION: Pregnancy during residency training is common and becoming more common. Training programs can successfully enhance the experience of motherhood during residency by providing flexibility at work to facilitate a healthy balance among the competing demands of family, work, and student life.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».