Workplace discrimination and harassment among Alberta postgraduate medical trainees: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Addressing a lack of diversity in the physician workforce is a priority in the Canadian healthcare system. Data describing demographics of residents and their experiences of discrimination, harassment, and racism at work are incomplete. The objective of this work was to describe the demographics and perceptions of workplace discrimination and harassment for postgraduate medical trainees in Alberta. METHODS: A cross-sectional survey based on the Chronic Workplace Discrimination and Harassment Scale was administered to all resident physicians in Alberta by e-mail invitation from the postgraduate medical education offices at the Universities of Alberta and Calgary, their residency training program directors, and the Professional Association of Residents of Alberta. Total score (median, interquartile range [IQR]) was compared by gender, racial, and intersecting gender and racial identities, with higher scores suggesting more frequent experiences of workplace discrimination and harassment (range 0 to 32). We performed thematic content analysis of open text responses. RESULTS: There were 195 complete surveys returned from 1,752 Alberta residents (11.2% response rate), including 120 cisgender women (61.5%), 104 white participants (53.3%) and 74 white cisgender women (37.9%). The overall median score on the Chronic Workplace Discrimination and Harassment scale was 9 (IQR 5-14): cisgender women and gender diverse participants reported more frequent harassment, mistreatment, or discrimination than cisgender men (median 10 [IQR 6-15] versus 8 [4-13.5], p = 0.049). There was no difference in the frequency of reported discrimination between BIPOC and white respondents (median 9 [IQR 5-14.5] versus 9.5 [IQR 6-14], p = 0.72) or participants with intersecting race and gender identities (p = 0.26). Over 44% of BIPOC residents had been the target of a racial slur or joke from an attending physician or colleague in the past year and nearly 45% of all participants had witnessed an attending physician or colleague using a racial slur in the past year. Open text responses provided examples of mistreatment, harassment, discrimination, and racism from participants. INTERPRETATION: These results demonstrate an unacceptable prevalence of harassment and racism witnessed or experienced at work by Alberta residents. Urgent action to identify, prevent, and remediate racism in the healthcare system must be a priority of medical schools and regulatory bodies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».