Female trailblazers and role models in procedure-based cardiology
Notice bibliographique
Résumé
A recent British Junior Cardiologists Association survey demonstrated gender disparity in procedure-based subspecialties within cardiology in the UK.1 Women form between 4.5% and 7.5% of the interventional cardiology (IC) workforce worldwide2 3 and even fewer in electrophysiology (EP): only 6% of female UK cardiology trainees choose EP.1 Interestingly, female trainees were more likely than males to change their preferred subspecialty during early training, away from intervention and EP, in favour of imaging, heart failure and adult congenital heart disease.4 Common elements identified in feedback from potential female cardiology trainees are the shortage of visible female role models and mentors, and concerns about work-life balance.4 5 In this article, four female cardiologists, who are leaders in their chosen procedure-based specialties, discuss their journeys and give advice to all trainees who may be considering an interventional subspecialty. They were each interviewed by trainees from their chosen subspecialty. Dr Rasha Al-Lamee is one of the few female academic interventional cardiologists (IC), and works at Imperial College, London. She completed most of her cardiology training in London, finishing with an interventional fellowship in Milan, Italy, and then a PhD at Imperial College. Rasha combines being a mother, with a fulltime interventional cardiology practice, in addition to a fulfilling academic career. Dr Shazia Hussain is an IC at Glenfield Hospital in Leicester. In addition to cardiology training at Papworth Hospital, she completed a PhD from King’s College London and was awarded the competitive British Cardiovascular Intervention Society Interventional Fellowship in Toronto. Dr Margaret McEntegart is an IC at the Golden Jubilee National Hospital in Glasgow and Honorary Associate Professor of Cardiology at the University of Glasgow. She completed much of her training in Scotland, finishing with an Interventional Fellowship at Columbia University Medical Centre, New York. Margaret is a globally …
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».