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Enregistrement W3200265721 · doi:10.1177/15910199211030783

Women in neurointervention, a gender gap? Results of a prospective online survey

2021· article· en· W3200265721 sur OpenAlexaff
Sarah Power, Alessandra Biondi, Işıl Saatçi, Kathleen Bennett, Jeyaledchumy Mahadevan, Anne Christine Januel, Sirintara Singhara Na Ayudhaya, Ronit Agid

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentMedicineDemographyGender gapFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Women's representation in medicine has increased over time yet the proportion of women practicing neurointervention remains low. We conducted an anonymous online survey through which we could explore the gender gap in neurointervention, identify potential issues, difficulties, or obstacles women might face, and evaluate if men encounter similar issues. METHODS: An online questionnaire was designed in SurveyMonkey®. Invitation to participate was emailed through national and international neurointerventional societies as well as directly through private mailing lists to men and women working in neurointervention. Responses were collected from 10 May 2019 to 10 September 2019. RESULTS: There were 295 complete responses, 173 (59%) male and 122 (41%) female. Most respondents (83%) fell within age categories 35-60 years, with representation from 40 countries across five continents. In all 95% were working full time, 73% had worked as a neurointerventionalist for >6 years, 77% worked in University-affiliated teaching institutions. Almost half of the respondents indicated no female neurointerventionalist worked in their center. Female respondents were younger and age-adjusted analysis was undertaken. Significantly fewer females than males were married and had children. Significantly fewer females held supervisory roles, held academic titles, and significantly less had a mentor. Females were less satisfied in their careers. More females felt they receive less recognition than colleagues of the opposite sex. Males had a greater proportion of work time dedicated to neurointervention. Similar proportions of both genders experienced bullying in work (40%-47%); however, sexual harassment was more common for females. There were no differences between genders in how they dealt with complications or their effects on mental well-being. CONCLUSION: There are many potential reasons why women are underrepresented in neurointervention, however, the literature suggests this is not unique to our specialty. Multiple long-term strategies will be necessary to address these issues, some of which are discussed in the article.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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