Women in Intensive Care study: a preliminary assessment of international data on female representation in the ICU physician workforce, leadership and academic positions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite increasing female enrolment into medical schools, persistent gender gaps exist in the physician workforce. There are limited published data on female representation in the critical care medicine workforce. METHODS: To obtain a global perspective, societies (n = 84; 79,834 members (40,363 physicians, 39,471 non-physicians)) registered with the World Federation of Societies of Intensive and Critical Care Medicine were surveyed. Longitudinal data on female trainee and specialist positions between 2006-2017 were obtained from Australia and New Zealand. Data regarding leadership and academic faculty representation were also collected from national training bodies and other organisations of critical care medicine. RESULTS: Of the 84 societies, 23 had a registered membership of greater than 500 members. Responses were received from 27 societies (n = 55,996), mainly high-income countries, covering 70.1% of the membership. Amongst the physician workforce, the gender distribution was available from six (22%) participating societies-mean proportion of females 37 ± 11% (range 26-50%). Longitudinal data from Australia and New Zealand between 2006 and 2017 demonstrate rising proportions of female trainees and specialists. Female trainee and specialist numbers increased from 26 to 37% and from 13 to 22% respectively. Globally, female representation in leadership positions was presidencies of critical care organisations (0-41%), representation on critical care medicine boards and councils (8-50%) and faculty representation at symposia (7-34%). Significant gaps in knowledge exist: data from low and middle-income countries, the age distribution and the time taken to enter and complete training. CONCLUSIONS: Despite limited information globally, available data suggest that females are under-represented in training programmes, specialist positions, academic faculty and leadership roles in intensive care. There are significant gaps in data on female participation in the critical care workforce. Further data from intensive care organisations worldwide are required to understand the demographics, challenges and barriers to their professional progress.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».