Does gender influence leadership roles in academic surgery in the United States of America? A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».