Gender differences in emergency medicine resident assessment: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Growing literature within postgraduate medical education demonstrates that female resident physicians experience gender bias throughout their training and future careers. This scoping review aims to describe the current body of literature on gender differences in emergency medicine (EM) resident assessment. Methods: We conducted a scoping review which adhered to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews guidelines. We included research involving resident physicians or fellows in EM (population and context), which focused on the impact of gender on assessments (concept). We searched seven databases from the databases' inception to April 4, 2022. Two reviewers independently screened citations, completed full-text review, and abstracted data. A third reviewer resolved any discrepancies. Results: A total of 667 unique citations were identified; 10 studies were included, and all were conducted within the United States. Four studies reported differences in EM resident assessments attributable to gender within workplace-based assessments (qualitative comments and quantitative scores) by both attending physicians and nonphysicians. Six studies investigating clinical competency committee scores, procedural scores, and simulation-based assessments did not report any significant differences attributable to gender. Conclusions: This scoping review found that gender bias exists within EM resident assessment most notably at the level of narrative comments typically received via workplace-based assessments. As female EM residents receive higher rates of negative or critical comments and discordant feedback documented on assessment, these findings raise concern about added barriers female EM residents may face while progressing through residency and the impact on their clinical and professional development.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,011 | 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 découle