Gender-Inclusive Fellowship Naming and Equity, Diversity, and Inclusion in Radiology: An Analysis of Radiology Department Websites in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Transgender and gender non-binary (TGNB) individuals face numerous inequalities in healthcare and there is substantial work to be done in fostering TGNB culturally competent care in radiology. A radiology department’s online presence and use of gender-inclusive language are essential in promoting an environment of equity, diversity, and inclusion (EDI). The naming of radiology fellowships and continuing medical education (CME) courses with terminology such as “Women’s Imaging” indicates a lack of inclusivity to TGNB patients and providers, which could result in suboptimal patient care. Methods: We conducted a cross-sectional analysis of all institutions in Canada and the United States (US) offering training in Breast Imaging, Women’s Imaging, or Breast and Body Imaging. Data was collected from each institution’s radiology department website pertaining to fellowship names, EDI involvement, and CME courses. Results: 8 Canadian and 71 US radiology fellowships were identified. 75% of Canadian and 90% of US fellowships had gender-inclusive names. One (12.5%) Canadian and 29 (41%) US institutions had EDI Committees mentioned on their websites. Among institutions publicly displaying CME courses about breast/body or women’s imaging, gender-inclusive names were used in only 1 (25%) of the Canadian CME courses, compared to 81% of the US institutions. Conclusions: Most institutions in Canada and the US have gender-inclusive names for their radiology fellowships pertaining to breast and body imaging. However, there is much opportunity to and arguably the responsibility for institutions in both countries to increase the impact and visibility of their EDI efforts through creation of department-specific committees and CME courses.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».