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Enregistrement W3034648069 · doi:10.1136/bmjopen-2020-037090

Improving gender equity in critical care medicine: a protocol to establish priorities and strategies for implementation

2020· article· en· W3034648069 sur OpenAlexafffundabout
Jeanna Parsons Leigh, Chloe de Grood, Sofia B. Ahmed, Karen J. Bosma, Karen E. A. Burns, Robert Fowler, Alison Fox‐Robichaud, Sangeeta Mehta, Tina Mele, Sharon E. Straus, Nubia Zepeda, Laryssa G. Kemp, Kirsten M. Fiest, Henry T. Stelfox

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensSunnybrook HospitalMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreWestern UniversitySt. Michael's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSpecialtyMedicineStakeholderEquity (law)Delphi methodMedical educationGender equityHospital medicineDelphiFamily medicineNursingPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: While the number of women entering medical school now equals or surpasses the number of men, gender equity in medicine has not been achieved. Women continue to be under-represented in leadership roles (eg, deans, medical chairs) and senior faculty positions. In addition, women do not enter medical specialties as often as men, which can have important implications for work environment, reimbursement and the delivery of patient care. Compared with other medical specialties (eg, anaesthesiology, dermatology, etc), critical care medicine is a medical specialty with some of the lowest representation of women. While strategies to improve gender equity in critical care medicine exist in the published literature, efforts to comprehensively synthesise, prioritise and implement solutions have been limited.The objective of this programme of work is to establish priorities for the development and implementation of key strategies to improve the outcomes, well-being and experiences of women in critical care in Canada. METHODS AND ANALYSIS: Three phases encompass this programme of work. In phase I, we will catalogue published strategies focused on improving gender inequity across medical specialties through a scoping review. In phase II, we will conduct a modified Delphi consensus process with decision-makers, physicians and researchers to identify key strategies (identified in phase I and proposed by participants in phase II) for improving gender inequity in the specialty of critical care medicine. Finally, in phase III, we will conduct a 1-day stakeholder meeting that engages participants from phase II to build capacity for the development and implementation of top ranked strategies. Data analyses from this programme of work will be both quantitative and qualitative. ETHICS AND DISSEMINATION: The proposed programme of work is a foundational step towards establishing targeted strategies to improve gender inequity in the medical specialty of critical care medicine. Strategies will be prioritised by stakeholders, mapped to preidentified drivers of gender equity in the specialty and be scalable to institutional needs. A final report of our results including the list of top prioritised strategies and implementation objectives will be disseminated to panel participants, critical care leadership teams and major critical care societies who are partners in this work, around the country to facilitate uptake at the local level.The University of Calgary Conjoint Health Research Ethics Board has approved this study (REB16-0890).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,195
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1950,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0100,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,013

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 Opus0,495
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,137 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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