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Enregistrement W3089502387 · doi:10.1097/ta.0000000000002965

Equity on the frontlines of trauma surgery: An #EAST4ALL roundtable

2020· article· en· W3089502387 sur OpenAlexaff
Lily Tung, Andrea Long, Stephanie Bonne, Esther S. Tseng, Brandon Bruns, Bellal Joseph, Brian H. Williams, Deborah M. Stein, Julie A. Freischlag, Nicole Goulet, Cathleen Khandelwal, Elizabeth Kiselak, Mark H. Hoofnagle, Rondi B. Gelbard, Rishi Rattan, D’Andrea K. Joseph, Andrew C. Bernard, Tanya L. Zakrison

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentEquity (law)Inclusion (mineral)MedicinePolitical scienceHealth equityCall to actionPublic relationsHealth carePsychologyNursingSocial psychologyBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inequity exists in surgical training and the workplace. The Eastern Association for the Surgery of Trauma (EAST) Equity, Quality, and Inclusion in Trauma Surgery Ad Hoc Task Force (EAST4ALL) sought to raise awareness and provide resources to combat these inequities. METHODS: A study was conducted of EAST members to ascertain areas of inequity and lack of inclusion. Specific problems and barriers were identified that hindered inclusion. Toolkits were developed as resources for individuals and institutions to address and overcome these barriers. RESULTS: Four key areas were identified: (1) harassment and discrimination, (2) gender pay gap or parity, (3) implicit bias and microaggressions, and (4) call-out culture. A diverse panel of seven surgeons with experience in overcoming these barriers either on a personal level or as a chief or chair of surgery was formed. Four scenarios based on these key areas were proposed to the panelists, who then modeled responses as allies. CONCLUSION: Despite perceived progress in addressing discrimination and inequity, residents and faculty continue to encounter barriers at the workplace at levels today similar to those decades ago. Action is needed to address inequities and lack of inclusion in acute care surgery. The EAST is working on fostering a culture that minimizes bias and recognizes and addresses systemic inequities, and has provided toolkits to support these goals. Together, we can create a better future for all of us.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0160,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,004

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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