Gender Bias in the Evaluation of Surgical Performance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study aims to determine the influence of trainee gender on assessments of coronary anastomosis performance. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Understanding the impact of gender bias on the evaluation of trainees may enable us to identify and utilize assessment tools that are less susceptible to potential bias. METHODS: Cardiothoracic surgeons were randomized to review the video performance of trainees who were described by either male or female pronouns. All participants viewed the same video of a coronary anastomosis and were asked to grade technique using either a Checklist or Global Rating Scale (GRS). Effect of trainee gender on scores by respondent demographic was evaluated using regression analyses. Inter-rater reliability was assessed using the Cronbach's alpha. RESULTS: 103 cardiothoracic surgeons completed the Checklist (trainee gender: male n=50, female n=53) and 112 completed the GRS (trainee gender: male n=56, female n=56). For the Checklist, male cardiothoracic surgeons who were in practice <10 years ( P = 0.036) and involved in training residents ( P = 0.049) were more likely to score male trainees higher than female trainees. The GRS demonstrated high inter-rater reliability across male and female trainees by years and scope of practice for the respondent (alpha >0.900) when compared to the Checklist assessment tool. CONCLUSIONS: Early career male surgeons may exhibit gender bias against women when evaluating trainee performance of coronary anastomoses. The GRS demonstrates higher interrater reliability and robustness against gender bias in the assessment of technical performance than the Checklist, and such scales should be emphasized in educational evaluations.
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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 | 0,063 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».