Oral maxillofacial surgery resident, faculty and practitioner role models and dental students' interest in oral maxillofacial surgery careers: Does gender matter?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Residency programs in oral maxillofacial surgery (OMS) have the lowest percentage (2020: 18.4%) of female graduates among all dental specialty programs. When considering this underrepresentation of female OMS residents, prior studies have not examined how OMS role models might shape dental students' interest in OMS careers. The objectives were to assess female versus male students' OMS-related career motivation, their experiences/attitudes toward three groups of OMS role models (i.e., OMS residents, faculty, and practitioners), and relationships between role model-related experiences/attitudes and career motivation. METHODS: 363 female and 335 male students from 14 United States and two Canadian dental schools participated in this cross-sectional study by responding to an online survey. RESULTS: 13.8% of female and 26% of male respondents (p < 0.001) were much/very much interested in OMS careers. More male than female students had shadowed an OMS in an office setting (43.4% vs. 35.1%; p < 0.05). The groups did not differ in their motivation to learn more and earlier about OMS nor in the quantity of OMS-related experiences prior to and during dental school. However, male students were more satisfied with the quality of these experiences (5-point scale with 5 = most positive: Means: 3.76 vs. 3.53; p < 0.05), were more comfortable approaching/working with OMS instructors (3.51 vs. 3.19; p < 0.01) and reported to have learned more from residents (3.52 vs. 3.31; p < 0.05) and faculty (3.75 vs. 3.45; p < 0.01) than female students. Female students agreed less that OMS residents, faculty, and practitioners encouraged students to pursue OMS (3.27 vs. 3.44; p < 0.01 / 3.46 vs. 3.63; p < 0.01 / 3.45 vs. 3.61; p < 0.01). Role model-related experiences and attitudes correlated with an interest in an OMS career. CONCLUSIONS: The two groups do not differ in the quantity of most OMS experiences before and during dental school and their motivation to learn more and earlier about OMS. However, female students' less positive OMS-related educational experiences and less positive attitudes toward role models correlate with a lower interest in OMS careers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».