Women Surgical Trainees Interested in Cardiothoracic Surgery Lack Woman Cardiothoracic Mentorship
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mentorship is a vital component of success for surgical trainees. As the field of cardiothoracic (CT) operation remains heavily male-dominated, the current state of same-gender mentorship for women trainees is unknown. Our aim was to better understand the needs of women trainees interested in CT operation. We hypothesized that women trainees would lack same-gender mentors affecting their interests, career goals and concerns. Methods: Responses from the pre- and post-event surveys from the Women in Thoracic Surgery January and June 2021 speed mentoring events were analyzed. Survey questions included trainee career interests, goals, and concerns about pursuing a career in CT surgery. Trainee-related and mentor-related characteristics were assessed. Results: 142 women trainees completed the pre-event survey and 61 attended the events and completed the post-event survey. Most trainees were age 25-34 (102/142, 72.4%) and interested in cardiac operation (66/142, 46.5%). Mentors within CT surgery (110/142, 77.5%) were common, but only 82/142 (58.2%) had any woman mentor and even fewer had women CT mentors (53/142, 38.4%). On univariate analysis, trainees with a woman CT mentor were older (49/53, 92.4% vs 64/85, 75.3%, p=0.02), interested in sub-specialization (46/53, 86.8% vs 59/85, 69.4%, p=0.02) and wanted an academic career (39/53, 73.6% vs 42/85, 49.4%, p=0.005). Conclusion: Women CT surgery trainees have unique concerns and are lacking same-gender CT operation mentors. Greater efforts to create opportunities for women trainees to connect with women CT mentors will help provide appropriate resources for success, particularly those pursuing an academic
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».