Prevalence of gender-based and sexual harassment within orthopedic surgery in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender-based and sexual harassment are prevalent in the medical profession. We aimed to quantify the prevalence of such behaviours within orthopedic surgery in Canada and to identify any risk factors for experiencing gender-based or sexual harassment in the workplace. METHODS: In collaboration with the Canadian Orthopaedic Association, we conducted a Canada-wide email questionnaire survey in June 2019 of all orthopedic surgeons registered with the Canadian Orthopaedic Association and the Canadian Orthopaedic Residents' Association. The development of our questionnaire was informed by a review of the literature and published surveys on gender-based and sexual harassment, and consultation with researchers in intimate partner violence. We conducted a multivariable logistic regression analysis to identify risk factors for harassment. RESULTS: Of the 1783 surgeons invited to participate, 465 returned the questionnaire (response rate 26.1%); the response rate was 48.1% for females and 22.1% for males. Overall, 331/433 respondents (76.4%, 95% confidence interval [CI] 72%-80%) and 315/423 respondents (74.5%, 95% CI 70%-78%) reported having experienced at least 1 occurrence of gender-based and sexual harassment, respectively. Women were significantly more likely than men to have experienced both gender-based and sexual harassment (odds ratio [OR] 16.2, 95% CI 4.8-54.0, and OR 2.2, 95% CI 1.2-4.0, respectively). Respondents who identified as nonwhite were significantly less likely than those who identified as white to have experienced gender-based harassment (OR 0.5, 95% CI 0.3-0.99). CONCLUSION: The prevalence of gender-based and sexual harassment is high within Canadian orthopedic surgery, and women are at highest risk for experiencing harassment. The results may provide the impetus for orthopedic societies to develop action plans and to re-examine and enforce policies to address these damaging behaviours appropriately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».