Diversity among health care leaders in Canada: a cross-sectional study of perceived gender and race
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diverse health care leadership teams may improve health care experiences and outcomes for patients. We sought to explore the race and gender of hospital and health ministry executives in Canada and compare their diversity with that of the populations they serve. METHODS: This cross-sectional study included leaders of Canada's largest hospitals and all provincial and territorial health ministries. We included individuals listed on institutional websites as part of the leadership team if a name and photo were available. Six reviewers coded and analyzed the perceived race and gender of leaders, in duplicate. We compared the proportion of racialized health care leaders with the race demographics of the general population from the 2016 Canadian Census. RESULTS: We included 3056 leaders from 135 institutions, with reviewer concordance on gender for 3022 leaders and on race for 2946 leaders. Reviewers perceived 37 (47.4%) of 78 health ministry leaders as women, and fewer than 5 (< 7%) of 80 as racialized. In Alberta, Saskatchewan, Prince Edward Island and Nova Scotia, provinces with a centralized hospital executive team, reviewers coded 36 (50.0%) of 72 leaders as women and 5 (7.1%) of 70 as racialized. In British Columbia, New Brunswick and Newfoundland and Labrador, provinces with hospital leadership by region, reviewers perceived 120 (56.1%) of 214 leaders as women and 24 (11.5%) of 209 as racialized. In Manitoba, Ontario and Quebec, where leadership teams exist at each hospital, reviewers perceived 1326 (49.9%) of 2658 leaders as women and 243 (9.2%) of 2633 as racialized. We calculated the representation gap between racialized executives and the racialized population as 14.5% for British Columbia, 27.5% for Manitoba, 20.7% for Ontario, 12.4% for Quebec, 7.6% for New Brunswick, 7.3% for Prince Edward Island and 11.6% for Newfoundland and Labrador. INTERPRETATION: In a study of more than 3000 health care leaders in Canada, gender parity was present, but racialized executives were substantially under-represented. This work should prompt health care institutions to increase racial diversity in leadership.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».