Gender Disparity in Academic Neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Background In the 1960s, less than 10% of medical school graduates were women. Today, almost half of all medical school graduates are women. Despite the significant rise in female medical school graduates, there continues to be a large gender gap in most subspecialties, particularly surgical subspecialties such as neurosurgery. Objective The purpose of our study was to assess the factors contributing to differences in the academic ranks of male and female staff in academic neurosurgery programs in Canada and the United States (US). Methods Data about women in academic neurosurgery was collected from a number of sources, including Fellowship and Residency Electronic Interactive Database (FREIDA), Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME), Canadian Resident Matching Service (CaRMS) FRIEDA, ACGME, CaRMS, Pubmed, and Scopus, to create a database of all neurosurgeons in the US and Canada. The analysis included neurosurgeons in academic and leadership ranks and also the H index, citations, publications, citations per year, and publications per year. Results Women represent only 12% of neurosurgeons in the US and Canada. When gender is further analyzed by academic appointment, women represent just over 12% of neurosurgeons at the assistant and associate professor levels (15.44% and 13.27%, respectively) but significantly less at the full professor level (5.84%). Likewise, only 7.45% of women hold first-in command leadership positions while 4.69% hold second-in-command positions within their institutions. Conclusions The existing data shows that women are significantly under-represented in academic neurosurgery. Lack of role models, experience, limited scientific output, and aspirations of a controlled lifestyle could be the potential contributing factors.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».