P.212 Demographic Trends in Canadian Neurosurgery Training & Academic Neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exploring current trends in career outcomes can guide further expansion and diversity in neurosurgery demographics, as well as inform medical trainees of qualifications required for a career in neurosurgery. This study therefore aims to explore temporal trends and gender distribution in training, teaching, and leadership positions among currently practicing neurosurgeons. Methods: A list of practicing Canadian neurosurgeons and their certification year, degrees, fellowships, and teaching positions was created using publicly available information and phone/email confirmation by surgeons. Results: We identified 297 neurosurgeons currently practicing in Canada (F=32, M=265). There was a significant trend towards a greater number of neurosurgical staff having at least one advanced degree or fellowship over time (p=0.0012, p=0.0048 respectively), with no significant difference between proportions of males and females. Within academia, women represent 33% of adjunct professors, 8% of associate professors, and 15.2% of full professors. Two neurosurgical departments in Canada are led by women. Conclusions: Literature shows there is an underrepresentation of women in neurosurgery, particularly in higher-ranking teaching and leadership positions, yet our results suggest there is no significant differences in qualifications between males and females. Further exploration is needed to identify reasons underlying these trends and propose solutions to promote growth in the field.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».