Toward Gender Equity in Critical Care Medicine: A Qualitative Study of Perceived Drivers, Implications, and Strategies*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Critical care medicine is a medical specialty where women remain underrepresented relative to men. The purpose of this study was to explore perceived drivers (i.e., influencing factors) and implications (i.e., associated consequences) of gender inequity in critical care medicine and determine strategies to attract and retain women. DESIGN: Qualitative interview-based study. SETTING: We recruited participants from the 13 Canadian Universities with adult critical care medicine training programs. PARTICIPANTS: We invited all faculty members (clinical and academic) and trainees to participate in a semistructured telephone interview and purposely aimed to recruit two faculty members (one woman and one man) and one trainee from each site. Interviews were transcribed verbatim, and two investigators conducted thematic analysis. INTERVENTIONS: Not applicable. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Three-hundred seventy-one faculty members (20% women, 80% men) and 105 trainees (28% women, 72% men) were invited to participate, 48 participants were required to achieve saturation. Participants unanimously described critical care medicine as a specialty practiced predominantly by men. Most women described experiences of being personally or professionally impacted by gender inequity in their group. Postulated drivers of the gender gap included institutional and interpersonal factors. Mentorship programs that span institutions, targeted policies to support family planning, and opportunities for modified role descriptions were common strategies suggested to attract and retain women. CONCLUSIONS: Participants identified a gender gap in critical care medicine and provided important insight into the impact for personal, professional, and group dynamics. Recommended improvement strategies are feasible, map broadly onto reported drivers and implications, and are applicable to critical care medicine and more broadly throughout medical specialties.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».