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Enregistrement W3124996702 · doi:10.1016/j.cjco.2020.12.027

Cardiovascular Physicians, Scientists, and Trainees Balancing Work and Caregiving Responsibilities in the COVID-19 Era: Sex and Race-Based Inequities

2021· article· en· W3124996702 sur OpenAlexafffundabout
Laura Banks, Varinder K. Randhawa, Tracey J. F. Colella, Savita Dhanvantari, Kim A. Connelly, Lisa A. Robinson, Susanna Mak, Maral Ouzounian, Sharon L. Mulvagh, Sharon E. Straus, Katherine S. Allan, Cindy Ying Yin Yip, Michelle M. Graham

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalLawson Health Research InstituteDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWorkforceWorkloadMultidisciplinary approachPandemicPsychologyPublic relationsMentorshipMedical educationEquity (law)Political scienceMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ongoing COVID-19 pandemic has exposed a work-life (im)balance that has been present but not openly discussed in medicine, surgery, and science for decades. The pandemic has exposed inequities in existing institutional structure and policies concerning clinical workload, research productivity, and/or teaching excellence inadvertently privileging those who do not have significant caregiving responsibilities or those who have the resources to pay for their management. METHODS: We sought to identify the challenges facing multidisciplinary faculty and trainees with dependents, and highlight a number of possible strategies to address challenges in work-life (im)balance. RESULTS: To date, there are no Canadian-based data to quantify the physical and mental effect of COVID-19 on health care workers, multidisciplinary faculty, and trainees. As the pandemic evolves, formal strategies should be discussed with an intersectional lens to promote equity in the workforce, including (but not limited to): (1) the inclusion of broad representation (including equal representation of women and other marginalized persons) in institutional-based pandemic response and recovery planning and decision-making; (2) an evaluation (eg, institutional-led survey) of the effect of the pandemic on work-life balance; (3) the establishment of formal dialogue (eg, workshops, training, and media campaigns) to normalize coexistence of work and caregiving responsibilities and to remove stigma of gender roles; (4) a reevaluation of workload and promotion reviews; and (5) the development of formal mentorship programs to support faculty and trainees. CONCLUSIONS: We believe that a multistrategy approach needs to be considered by stakeholders (including policy-makers, institutions, and individuals) to create sustainable working conditions during and beyond this pandemic.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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