Trends in female applicants to Canadian ophthalmology residency programs from 1998-2020
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ophthalmology has historically been a male-dominated specialty. Despite there being a higher proportion of females in Canadian medical schools since the early 2000s, it is unknown if trends in female applicants and those accepted to ophthalmology have followed suit. This study aims to evaluate trends in gender representation of ophthalmology applicants to Canadian residency programs from 1998 to 2020 and to compare those trends to other surgical specialties. Methods: We obtained aggregate data of the annual number of male and female applicants ranking and successfully matching to ophthalmology as their first-choice specialty from the Canadian Residency Matching Service (CaRMS) database. We then carried out a retrospective cross-sectional analysis on the publicly available data. Subsequently, we compared trends in female applicants to ophthalmology, as well as female practicing ophthalmologists, to other surgical disciplines. Results: The proportion of female applicants increased from 24.3% in 1998 to 33.3% in 2020 (p = 0.001), and matched female applicants increased from 28.6% in 1998 to 40.5% in 2020 (p = 0.023). However, the incremental change in proportion did not statistically significantly increase in 2008-2012, 2013-2016, and 2017-2020. Comparison of male and female matching success rates did not reveal a significant difference (p = 0.45). Trends in female applicants to ophthalmology and female practicing ophthalmologists were similar to other surgical specialties. Conclusions: Although the proportion of female applicants is increasing, there is a recent plateau and an inability to equalize the female-to-male ratio in ophthalmology. Further studies are needed to identify potential barriers and mitigate possible residual gender biases.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».