Gender Differences in the Pursuit of Cardiac Electrophysiology Training in North America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the increase in the number of female physicians across most specialties within cardiology, <10% of clinical cardiac electrophysiology (EP) fellows are women. OBJECTIVES: This study sought to determine the factors that influence fellows-in-training (FITs) to pursue EP as a career choice and whether this differs by gender. METHODS: The authors conducted an online multiple-choice survey through the American College of Cardiology to assess the decision factors that influence FITs in the United States and Canada to pursue cardiovascular subspecialties. RESULTS: A total of 933 (30.5%) FITs completed the survey; 129 anticipated specializing in EP, 259 in interventional cardiology (IC), and 545 in a different field or were unsure. A total of 1 in 7 (14%) FITs indicated an interest in EP. Of this group, more men chose EP than women (84% vs 16%; P < 0.001). The most important factor that influenced FITs to pursue EP was a strong interest in the field. Women were more likely to be influenced by having a female role model (P = 0.001) compared with men. After excluding FITs interested in IC, women who deselected EP were more likely than men to be influenced by greater interest in another field (P = 0.004), radiation concerns (P = 0.001), lack of female role models (P = 0.001), a perceived "old boys' club" culture (P = 0.001) and discrimination/harassment concerns (P = 0.001). CONCLUSIONS: Women are more likely than men to be negatively influenced by many factors when it comes to pursuing EP as a career choice. Addressing those factors will help decrease the gender disparity in the field.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».