Gender Inequality for Women in Plastic Surgery: A Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has highlighted the gender-based disparities present throughout the field of surgery. This study aims to evaluate the breadth of the issues facing women in plastic surgery, worldwide. METHODS: A systematic scoping review was undertaken from October of 2016 to January of 2017, with no restrictions on date or language. A narrative synthesis of the literature according to themed issues was developed, together with a summary of relevant numeric data. RESULTS: From the 2247 articles identified, 55 articles were included in the analysis. The majority of articles were published from the United States. Eight themes were identified, as follows: (1) workforce figures; (2) gender bias and discrimination; (3) leadership and academia; (4) mentorship and role models; (5) pregnancy, parenting, and childcare; (6) relationships, work-life balance, and professional satisfaction; (7) patient/public preference; and (8) retirement and financial planning. Despite improvement in numbers over time, women plastic surgeons continue to be underrepresented in the United States, Canada, and Europe, with prevalence ranging from 14 to 25.7 percent. Academic plastic surgeons are less frequently female than male, and women academic plastic surgeons score less favorably when outcomes of academic success are evaluated. Finally, there has been a shift away from overt discrimination toward a more ingrained, implicit bias, and most published cases of bias and discrimination are in association with pregnancy. CONCLUSIONS: The first step toward addressing the issues facing women plastic surgeons is recognition and articulation of the issues. Further research may focus on analyzing geographic variation in the issues and developing appropriate interventions.
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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 | 0,014 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».