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Enregistrement W4292183257 · doi:10.3389/ti.2022.10506

Gender and Racial Disparity Among Liver Transplantation Professionals: Report of a Global Survey

2022· article· en· W4292183257 sur OpenAlexaff
Victoria Aguilera, Oya Andaçoğlu, Claire Francoz, Gabriela Berlakovich, Sher‐Lu Pai, Dieter Adelmann, Simantika Ghosh, Keri E. Lunsford, Martin I. Montenovo, Anna Mrzljak, Irene Scalera, Qinfen Xie, Chiara Becchetti, Marina Berenguer, Nazia Selzner

Notice bibliographique

RevueTransplant International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMentorshipMedicineCandidacyLiver transplantationPromotion (chess)Sexual orientationGender equityInclusion (mineral)Diversity (politics)Family medicineDemographyTransplantationMedical educationPsychologyInternal medicineSocial psychologyGender studiesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equality, diversity, and inclusion (EDI) are fundamental principles. Little is known about the pattern of practice and perceptions of EDI among liver transplant (LT) providers. International Liver Transplant Society (ILTS) EDI Committee survey around topics related to discrimination, mentorship, and gender. Answers were collected and analyzed anonymously. Worldwide female leadership was also queried via publicly available data. The survey was e-mailed to 1312 ILTS members, 199 responses (40.7% female) were collected from 38 countries (15.2% response rate). Almost half were surgeons (45.7%), 27.6% hepatologists and 26.6% anesthetists. Among 856 LT programs worldwide, 8.2% of leadership positions were held by females, and 22% of division chiefs were female across all specialties. Sixty-eight of respondents (34.7%) reported some form of discrimination during training or at their current position, presumably related to gender/sexual orientation (20.6%), race/country of origin (25.2%) and others (7.1%). Less than half (43.7%) received mentorship when discrimination occurred. An association between female responses and discrimination, differences in compensation, and job promotion was observed. This survey reveals alarmingly high rate of experience with racial and gender disparity, lack of mentorship, and very low rates of female leadership in the LT field and calls to action to equity and inclusion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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