Do you want to be a urologist? Gender differences for medical student perception of urology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gender inequality has been prevalent in the history of medicine, specifically within surgical specialties. Though there have been advances, urology has remained overwhelmingly male-dominant, with slow growth in female recruitment. This survey study evaluated whether gender-related differences in the perception of urology are present among future applicants that could account for gender disparity seen in recruitment. METHODS: An anonymized, online survey was distributed to medical students enrolled at the Max Rady College of Medicine during the 2022-2023 semester. Attracting and deterring survey statements were created using current literature to guide topics of interest. Participants rated each statement using a five-point Likert scale with optional supplemental qualitative responses. Likert ratings were compared using a Mann-U-Whitney calculation between self-identifying male and female participants. RESULTS: We received 90 responses over six weeks, achieving a response rate of 23%. Female students, compared to their male peers, were deterred by factors such as working in a male-dominated specialty (p<0.001) and working with primarily male patients (p<0.001). There were no significant gender-related differences for statements pertaining to interest in surgery, work-life balance, or exposure to urology. CONCLUSIONS: In this survey study, the biggest deterrents reported by female medical students to entering urology were working in a male-dominated profession and seeing primarily male patients. There were no significant gender-related differences for questions relating to interest in surgery, work-life balance, and exposure to urology.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».