Amplifying Their Voice: Inclusive Healthcare Provider Perspectives to Improve Advancement, Resilience, and Retention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Addressing the issues of workplace advancement, resilience, and retention within medicine is crucial for creating a culture of equity, respect, and inclusivity especially towards women and nonbinary (WNB) providers including advanced practice providers (APPs), most notably those from marginalized groups. This also directly impacts healthcare quality, patient outcomes, and overall patient and employee satisfaction. The purpose of this study was to amplify the voices on challenges faced by WNB providers within a pediatric academic healthcare organization, to rank workplace interventions addressing advancement, resilience, and retention highlighting urgency towards addressing these issues, and, lastly, to provide suggestions on how to improve inclusivity. METHODS: Participants were self-identified WNB providers employed by a pediatric healthcare organization and its affiliated medical university. An eligibility screener was completed by 150 qualified respondents, and 40 WNBs actually participated in study interviews. Interviews were conducted using a semi-structured interview guide to rank interventions targeted at improving equity, with time allotted for interviewees to discuss their personal lives and how individual circumstances impacted their professional experiences. RESULTS: WNB providers called for efficient workflows and reducing uncompensated job demands. Support for family responsibilities, flexible financial/compensation models, and improved job resources all were endorsed similarly. Participants ranked direct supervisor and leader support substantially lower than other interventions. Conclusions: Career mentorship and academic support for WNB individuals are recognized interventions for advancement and retention but were not ranked as top priorities. Respondents focused on personal supports as they relate to family, job resources, and flexible compensation models. Future studies should focus on implementing realistic expectations and structures that support whole lives including professional ambitions, time with family, personal pursuits, and self-care.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 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 ».