Surgical trainees’ experience of pregnancy, maternity and paternity leave: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Internationally, supporting surgical trainees during pregnancy, maternity and paternity leave is essential for trainee well-being and for retention of high-calibre surgeons, regardless of their parental status. This study sought to determine the current experience of surgical trainees regarding pregnancy, maternity and paternity leave. METHODS: A cross-sectional anonymised electronic voluntary survey of all surgical trainees working in the UK and Ireland was distributed via the Association of Surgeons in Training and the British Orthopaedic Trainees' Association. RESULTS: There were 876 complete responses, of whom 61.4% (n=555) were female. 46.5% (258/555) had been pregnant during surgical training. The majority (51.9%, n=134/258) stopped night on-call shifts by 30 weeks' gestation. The most common reason for this was concerns related to tiredness and maternal health. 41% did not have rest facilities available on night shifts. 27.1% (n=70/258) of trainees did not feel supported by their department during pregnancy, and 17.1% (n=50/258) found the process of arranging maternity leave difficult or very difficult. 61% (n=118/193) of trainees felt they had returned to their normal level of working within 6 months of returning to work after maternity leave, while a significant minority took longer. 25% (n=33/135) of trainees found arranging paternity leave difficult or very difficult, and the most common source of information regarding paternity leave was other trainees. CONCLUSION: Over a quarter of surgical trainees felt unsupported by their department during pregnancy, while a quarter of male trainees experience difficulty in arranging paternity leave. Efforts must be made to ensure support is available in pregnancy and maternity/paternity leave.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».