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Enregistrement W3082618729 · doi:10.1016/j.ijsu.2020.08.029

Does gender influence leadership roles in academic surgery in the United States of America? A cross-sectional study

2020· article· en· W3082618729 sur OpenAlex

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

RevueInternational Journal of Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcademic institutionMedicineGender disparityCross-sectional studyRanking (information retrieval)ProductivityIndex (typography)Family medicineMedical educationDemographyGerontologyLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gender disparity remains prevalent in the field of academic surgery with an under-representation of women at senior leadership ranks. A wide variety of causes are reported to contribute to this gender-based discrimination but a current quantitative analysis in the US has significant importance. This cross-sectional study aims to document gender disparity in academic and leadership positions in surgery as well as its relationship with scholarly productivity. MATERIAL AND METHODS: The American Medical Association's Fellowship and Residency Electronic Interactive Database (FREIDA), was used to identify General Surgery programs. Each institution's website was used to identify its faculty's primary profiles for data collection. Individuals with an MD or DO, and an academic ranking of Professor, Associate Professor or Assistant Professor were included. Academic productivity was quantified by recording H-index, number of publications, number of citations, and years of active research of a physician. All statistical analysis was performed on SPSS Statistics version 20.0. RESULTS: A total of 144 academic programs were including in our analysis constituting 4085 surgeons, only one-fifth (n = 873, 21%) of which were women. Furthermore, only 19% of all leadership positions were assumed by female surgeons. Leadership positions and academic rank correlated significantly with increasing research productivity. The difference in H-index between genders was statistically significant (P < 0.05) with men possessing a higher median for H-index [13] than women [9]. Transplantation Surgery [17] had the highest median H-indices for female surgeons. Male surgeons (n = 18) were twice as likely to be Departmental Chairs as their female counterparts (n = 9). However, female surgical oncologists held the highest proportion of leadership positions (31%). CONCLUSION: A significant gender-based disparity was found in leadership positions and academic ranks. Research productivity appeared to be integral for academic and leadership appointments. Institution-level measures that enhance support, mentorship, and sponsorship for women are imperative to achieve overall parity in general surgery.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,153 · 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