Surgical trainees’ experience of pregnancy, maternity and paternity leave: a cross-sectional study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle