MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3005037394 · doi:10.1200/op.19.00255

Gender Differences in Faculty Rank and Leadership Positions Among Hematologists and Oncologists in the United States

2020· article· en· W3005037394 sur OpenAlex
Irbaz Bin Riaz, Rabbia Siddiqi, Umar Zahid, Urshila Durani, Kaneez Fatima, Qurat-ul-Ain Riaz Sipra, Ammad Raina, Muhammad Zain Farooq, Alanna M. Chamberlain, Zhen Wang, Ronald S. Go, Ariela L. Marshall, Faisal Khosa

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionDemographicsOdds ratioRanking (information retrieval)OddsFamily medicineScopusDemographyMEDLINEInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Gender disparity persists in academic medicine. Female faculty are underrepresented in leadership positions and have lower research output. We studied gender differences in faculty rank and departmental leadership and contributing factors among academic hematologists and oncologists in the United States. METHODS: For clinical faculty at 146 hematology or oncology fellowship programs listed in the Fellowship and Residency Electronic Interactive Database, we collected data on demographics, academic rank, and research output using the Doximity and Scopus databases. We compared unadjusted characteristics of men and women by using 2-sided t tests and χ 2 tests where appropriate. To predict probability of full professorship or leadership position among men versus women, we performed multivariable logistic regression analysis adjusted for clinical experience in years, number of publications, h-index, clinical trial investigator status, National Institutes of Health funding, and workplace ranking (top 20 v not). RESULTS: Two thousand one hundred sixty academic hematologists and oncologists were included. Women composed 21.9% (n = 142) of full professors, 35.7% (n = 169) of associate professors, and 45.4% (n = 415) of assistant professors. Thirty percent (n = 70) of departmental leaders were women. Female faculty, compared with male faculty, had a lower mean h-index (12.1 v 20.9, respectively; P < .001) and fewer years of professional experience since fellowship (10 v 16 years, respectively; P < .001). After adjusting for duration of clinical experience, academic productivity, and workplace ranking, the odds of obtaining professorship (odds ratio [OR], 1.05; 95% CI, 0.71 to 1.57; P = .85) or divisional leadership (OR, 0.57; 95% CI, 0.20 to 1.58; P = .28) for female physicians were not different compared with male physicians. CONCLUSION: Gender disparity exists in senior ranks of academic hematology and oncology; however, gender is not a significant predictor in achieving professorship or department leadership position.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,351
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,057 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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