MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4391873602 · doi:10.1093/jcag/gwad061.083

A83 GENDER-RELATED BARRIERS TO ADVANCEMENT ALONG THE GASTROENTEROLOGY CAREER PATHWAY: AN INTERNAL MEDICINE RESIDENT PERSPECTIVE

2024· article· en· W4391873602 sur OpenAlexaffabout
Amber Cintosun, Chandni Pattni, Noor Jawaid, Jordan LoMonaco, Natasha Bollegala

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)MedicineCareer PathwaysInternal medicineMedical educationFamily medicinePsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Women comprise approximately 31% of the Canadian and 19% of the American gastroenterology population. This gender disparity widens throughout training, with relative gender parity in medical school, slightly less female representation in internal medicine, then with the widest gender disparity in gastroenterology training and practice. Aims Our aim was to understand the gender-related barriers to advancement along the gastroenterology training pathway specifically among internal medicine residents. Methods A 72-question online survey was distributed by email to internal medicine residents from post-graduate years (PGY) 1, 2, and 3 at the University of Toronto. The initial email was followed by two reminder emails over 1 month. Questions pertained to demographic characteristics, social situation, career aspirations, academic pursuits, and career challenges. Data analysis was performed using SAS software. Continuous variables were compared using Wilcoxon (Mann Whitney U test) and categorical variables with chi-squared and Fisher’s exact test. Results 40 residents completed the survey. 62.5% were female and most were PGY1 or 2 (n=18, 45% for each; PGY3 was n=4, 10%). Women were more likely to be single (44% vs. 27%, p = 0.0423). In terms of scholarly involvement, women more frequently had additional academic pursuits than their male counterparts (92% vs. 60%, p = 0.0195). For training-related challenges, women more often reported different expectations were put on them due to their due to their background, specifically related to gender (70% vs. 33%, p = 0.0356). Women described more challenges with support staff compared to their colleagues (36% vs. 0%, p = 0.0105), and stated that gender was the reason. Women were also more likely to report that their clinical competence was challenged compared to their peers (32% vs. 7%, p = 0.0384). Outside of work, women more often felt a work-life misbalance due to coordinating childcare (64% vs. 27%, p = 0.0085). Regarding career aspirations, men more often endorsed wanting a hospital leadership role (67% vs. 32%, p = 0.0201). They also rated renumeration as a driving motivation for applying to a subspecialty more often (47% vs. 12%, p = 0.0085) and rated their desired future personal income to over $70,000 more than women (p = 0.0402). Conclusions This study is the first to examine gender-related barriers to advancement in gastroenterology at the crucial internal medicine resident level. Women more often reported training-related challenges with others’ expectations and judgments of their clinical competence, as well as personal challenges with coordinating childcare. A deeper understanding of these differences may shape support interventions to help women meet their career goals. Funding Agencies None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology→Même sujetDiversity and Career in Medicine→Travaux en français237 207→