Gender trends in Canadian medicine and surgery: the past 30 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the number of women entering medicine has steadily increased since the 1970s in Canada, the gender composition along each stage of the medical training pathway has not been comprehensively reported. We therefore sought to systematically examine the gender composition of students, residents, and practicing physicians over the past 30 years in Canada. RESULTS: In this cross-sectional analysis of Canadian medical trainees including MD applicants (137,096 male, 169,099 female), MD students (126,422 male, 152, 967 female), MD graduates (29,413 male, 34,173 female), residents by the decade (24,425 male, 28,506 female) and practicing surgeons (total 7,457 male, 3,457 female), we find that increased female representation in medicine is not matched by representation in surgery, with the key being the specialty choice process. The likelihood of female applicants matriculating to medical school was less than male applicants in the 90s (OR 0.92, 95% CI 0.92-0.93), greater in the early 2000s (OR 1.03, 95% CI 1.03-1.04), and has since balanced out (OR 1.00, 95% CI 1.00-1.01), with medical school classes being nearly 60% female for the past two decades. Despite this, females have remained underrepresented in most surgical residency programs, with odds of female medical students entering surgical residency other than Ob/Gyn being about half that of male students (OR 0.56, 95% CI 0.44-0.71), resulting in a slow increase in practicing female surgeons of less than 0.5% per year in many surgical disciplines and projected parity decades or centuries in the future. CONCLUSIONS: While undergraduate medical education has been majority female in Canada for nearly three decades, females remain greatly underrepresented in the physician workforce within surgical specialties. To build a representative medical workforce equipped to care for diverse patient populations, factors influencing the specialty choices of early career physicians will need to be examined and addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».