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Enregistrement W4224920929 · doi:10.1016/j.cjco.2022.04.003

Experiences and Impacts of Harassment and Discrimination Among Women in Cardiac Medicine and Surgery: A Single-Center Qualitative Study

2022· article· en· W4224920929 sur OpenAlexafffundabout
Shannon M. Ruzycki, Chanda McFadden, Jessica Jenkins, Vikas Kuriachan, Michelle Keir

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of Calgary
Mots-clésHarassmentSingle CenterQualitative researchMedicineFamily medicinePsychologySurgeryNursingSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Gender- and sex-based harassment and discrimination are consistently reported by about 50% of women physicians, and the prevalence may be even greater among women in cardiology. An exploration of these experiences and their impacts on women in healthcare is necessary to design interventions, create supports, and facilitate empathy, support, and allyship among leadership. Methods: To understand and describe the experiences of harassment and discrimination among women working in cardiac sciences, to inform the design of interventions and supports, we performed one-on-one, semi-structured interviews with women in the Department of Cardiac Sciences in a single institute. Interviews were coded independently in parallel using thematic analysis and reconciled by trained qualitative researchers. Experiences were categorized as harassment using the Canadian Human Rights Act. Codes were grouped into themes by iterative discussion. Results: There were 15 participants, including trainees, physicians in a variety of cardiac subdisciplines, and nurse practitioners. All participants had experienced sex- or gender-based discrimination at work, though the impact and perception of these experiences varied. Whereas some participants felt that these experiences had little influence on their careers or personal lives, others changed practice specialties or locations due to harassment. Several participants had been sexually assaulted at work. Interviews revealed modifiable barriers to reporting harassment. Conclusions: This qualitative dataset enriches the prevalence data on sex- and gender-based harassment among women working in cardiology by describing the impacts and perceptions of this harassment. Organizations should address commonly described barriers to reporting harassment, including addressing retaliation, and create systems-level supports for those affected by harassment.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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