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Enregistrement W4388203567 · doi:10.1200/op.2023.19.11_suppl.460

Authorship characteristics of hematology and oncology education chapters: A comprehensive analysis.

2023· article· en· W4388203567 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Manasrah, Heba Altarawneh, Yasemin Al Shanableh, Arwa Saed Aldien, Mohannad A. Manasrah, Safah Khan, Lina N Altarawneh, Leen Mohammad Al-Kraimeen, Asalah Alareeki, Samer Al Hadidi

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Internal medicineFamily medicineDiversity (politics)MedicineClinical OncologyLibrary scienceMedical educationOncologyPsychologyPolitical scienceCancerLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

460 Background: Gender and geographic disparities in academic medicine, along with conflict of interest in medical education, necessitate examination for promoting equity and inclusivity in hematology and oncology education. This study presents the first analysis of authors' gender, authorship country diversity, and conflict of interest status in the American Society of Clinical Oncology (ASCO) and the American Society of Hematology (ASH) educational books. Methods: A cross-sectional analysis was conducted on articles from ASCO, encompassing all volumes from 2012 up to 2022 and ASH educational books including all volumes from 2000 up to 2022. Author information was obtained from the ASCO and ASH educational book websites. Results: The analysis encompassed 2,784 articles. Females accounted for 44.2% of first authors and 37.6% of last authors in ASCO educational books, as well as 38.8% of first authors and 38.5% of last authors in ASH educational books. Among educational articles, the lowest female participation was in articles discussing colorectal cancer (26.7%), followed by global health (28.0%) and tumor biology (31.0%). The number of females first and last authors in ASCO and ASH educational articles increased significantly over time (p < 0.001). The presence of international authors in articles remained relatively stable. Among articles with international female first authors, Canada had the highest proportion (24.4%), followed by the UK (18.4%) and Italy (11.0%). Similarly, for international female last authors, Canada ranked highest (26.2%), followed by the UK (20.5%) and Italy (12.0%). Repeated authorship roles along with diversity of authorship institutions will be further investigated. Of the articles analyzed, 59.6% reported at least one author with a conflict of interest, while 26.7% reported no conflict of interest for any author. Information on conflict of interest was not provided in 13.7% of the articles. Research funding was the most common type of conflict of interest (47.7%), followed by honoraria (33.4%) and travel accommodations and expenses (15.8%). The prevalence of conflicts of interest increased slightly over time, but not significantly. Conclusions: Our study suggests that female authorship has increased significantly over time. International authorship remained stable, with Canada having the highest proportion. To build on this positive momentum, it is essential to continue our efforts in further increasing female representation, promoting transparency in conflict-of-interest reporting, and mitigating potential biases in medical education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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