Women in Leadership Positions in Academic Cardiology: A Study of Program Directors and Division Chiefs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender difference in the workplace continues to be a subject of great discussion. Cross-sectional studies demonstrate that women are often underrepresented in key leadership roles. We sought to examine the proportion of women in cardiology leadership positions and to compare the findings with the differences prevalent in the overall cardiology faculty. Furthermore, we aspired to compare the proportion of women in leadership positions to the proportion in which they entered the cardiology field. METHODS: This is a cross-sectional online study of Cardiology fellowship programs identified by American Medical Association's Fellowship and Residency Electronic Interactive Database (AMA FREIDA), conducted from March to April 2017. Data of all (n = 512) cardiology fellowship program directors as well as 69% (n = 140) cardiology division chiefs were collected. RESULTS: A lower percentage of women held the role of division chief (5% vs. 95%) and program director (14% vs. 86%). However, when compared to the proportion of women in the 1992 fellowship cohort, women were significantly overrepresented in the role of program directors, with no significant difference in representation at the level of division chief. When compared to the overall cardiology faculty, program directors had significantly more publications and were more likely to have an academic rank of full professor (40% vs. 28%) or associate professor (37% vs. 23%). Male program directors had a significantly higher number of research publications, H-index, and academic rank than their female counterparts; however, such difference was not seen at the level of division chief. CONCLUSIONS: Gender difference is present in both program director and division chief roles. However, when compared to the historical cohort, significant overrepresentation of women was seen in the program director position, while proportionate representation was seen in the division chief role.
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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 | 0,008 | 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 ».