Work-Related Factors and Pregnancy Outcomes in Female Surgeons
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe work-related factors, pregnancy, and pregnancy outcomes in female surgeons is the objective of this study. Background: Some data suggest surgeon workload may deter pregnancy and adversely affect pregnancy outcomes in female surgeons. Methods: A cross-sectional, web-based survey was distributed via e-mail to members of the Society of Obstetrics and Gynaecologists of Canada and to surgical departments of 6 Canadian universities from October 2019 to January 2020. Results: A total of 223 surgeons with 451 pregnancies participated. Work hours were reduced in 33.3% of pregnancies, and 28.0% had a policy for pregnancy in their workplace. A total of 57% of surgeons intentionally delayed pregnancy due to heavy workload and 39% to career concerns, and 31% reported work adversely affected their pregnancy. Adverse maternal outcomes included miscarriage (14.9%), preterm labor (6.2%), hypertension (5.5%), pre-eclampsia (2.9%), and placenta praevia (1.3%). Adverse infant outcomes included preterm birth (6.9%), small for gestational age at birth (6.9%), and neonatal intensive care unit admission (4%). Congenital anomalies occurred in 4.2% of pregnancies. Surgeons who reported a policy for working while pregnant were more likely to have reduced their work hours than those without a policy (48.4% vs 28.5% respectively, P < 0.0001). In unadjusted models, those who reduced their work hours while pregnant were less likely to have a miscarriage than those who did not (odds ratio = 0.2, 95% confidence interval, 0.1–0.4). Conclusions: Female surgeons reported delays in pregnancy due to work, adverse effects of work on pregnancy, and some elevated rates of adverse outcomes. These data support policies for pregnancy in surgeons and surgical trainees.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle