A trend, analysis, and solution on women's representation in diagnostic radiology in North America: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Despite the demonstrated benefits of gender diversity in medicine, women in Radiology in North America are still underrepresented. We reviewed the literature to highlight the current status of women in Radiology in North America, identify the underlying causes of the gender gap, and provide potential strategies to close this gap. We conducted a narrative literature review using the terms ("Gender Disparity" OR "Gender Inequality") AND ("Radiology Department" OR "Radiology Residency"), searching data from April 2000 to April 2022 in Ovid Medline, Embase, PubMed, and Scopus. Our results indicate that Radiology in North America lacks gender diversity in its subspecialties, academic leadership, and research productivity, which the COVID-19 pandemic has further exacerbated. Challenges stemming from a dearth of women role models, limited preclinical contact, and a high rate of burnout contribute to the current gender inequality. Several complementary and supplementary steps can enhance gender diversity in Radiology. These include increasing education and exposure to Radiology at earlier stages and optimizing mentorship opportunities to attract a more diverse pool of talent to the discipline. In addition, supporting resident parents and enhancing the residency program's culture can decrease the rate of burnout and encourage women to pursue careers and leadership positions in Radiology.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».