Gender differences in women’s health and maternity care training: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Women's health and maternity care is a core component of the practice of comprehensive family medicine in Canada. The College of Family Physicians of Canada (CFPC) requires that all learners achieve clinical competencies in these skills prior to starting independent practice. Through our integrated women's health program at the University of Alberta, Canada, we aim to train all learners in these required skills. However, despite our intentions, general program evaluation reveals differences in clinical experiences based on a learner's gender. The objective of the present scoping review of published literature was to examine the prevalence of gender differences in women's health and maternity care training, and to identify educational opportunities to ensure that the clinical curriculum provides equitable exposures to learners of all genders. Several publications in our review revealed that male learners had fewer clinical encounters than female learners, while others demonstrated that male learners felt a bias against them during their women's health and maternity care rotations. It was suggested that these differences may result from patient refusal or discrimination against the learner by training staff, and may lead the learner to perform less well on clinical assessments and have decreased comfort and interest in this area of practice. Suggested approaches to minimize these differences included encouraging patients to consent to care by a learner, supporting learners while on these clinical experiences, and providing faculty development to clinical educators. Further research into strategies to narrow the gap in gender differences in clinical experience in women's health and maternity care is warranted.
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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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».