Women as Authors of Randomized Controlled Trials of Minimally Invasive Surgery: Systematic Review and Meta-Analysis of 3 Decades of Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Female authorship opportunities have lagged behind those of their male counterparts, with gender disparities most prominent in surgical specialties. Our objective was to determine trends of female first, last, and first or last authorships across time and surgical specialties and whether female first or last authorship was associated with journal impact factor. STUDY DESIGN: A systematic review of EMBASE (OvidSP), MEDLINE (OvidSP), and Cochrane (Wiley) databases from inception to December 22, 2017 was performed to identify all randomized controlled trials evaluating minimally invasive surgery vs classical surgical techniques. The primary end point was female first, last, and first or last authorship, with gender determined via an online search strategy and verified via Genderize.io. Secondary end point was journal impact factor, recorded from Clarivate Analytics InCites. RESULTS: = 0.40, p < 0.001) over time was identified. This trend was observed across surgical specialties except for orthopaedics. The highest calculated percentages of female first, last, and first or last authorships by the year 2017 were seen in obstetrics and gynecology (33.8%, 32.0%, and 43.8%, respectively), all significantly lower than the corresponding percentage of the female obstetrics and gynecology workforce in 2017 (57.0%). Neither female first nor last authorship positions were associated with journal impact factor. CONCLUSIONS: A significant increase in female first and last authorship in randomized controlled trials of minimally invasive surgical techniques in the last 3 decades has been observed, but continued efforts to bridge this gender gap are sorely needed.
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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 | 0,073 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».