Racial and Gender Disparities in Obstetrics and Gynecology Applicants and Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Equity is a driving force in healthcare, with the goal of creating a diversified workforce, particularly for medically underserved populations. The aim of this study was to measure demographic shifts in the Obstetrics and Gynecology (Ob/Gyn) trainee and physician workforce, including attrition and promotion rates. Methods: This study included Ob/Gyn residency applicants, matriculants, and early-career faculty recorded by the Association of American Colleges (AAMC) from 2005 to 2020. Gender, race, publications, faculty promotion/attrition rates were analyzed. The χ 2 test and two-sample t -test were used as appropriate. A P value < 0.05 was considered statistically significant, and Prism 9.0 (GraphPad Software Inc., CA, US) was used for analyses. Results: By 2020, Ob/Gyn residency applicants were 20% male and 80% female, compared to 35% and 65% in 2005 (P < 0.001). By 2021, 66% of attendings, and 85% of residents were female, with an increase in White females of 8%, Black females 3%, and no increase in Hispanic and Asian females. Males declined across all races. White female faculty increased by 8%, while minority female faculty rose by 1-2%. Male faculty representation fell by 15%. Promotion rates were higher for White females (44%) than Black females (28%), with Black and Asian females leaving academia early than White and Hispanic females (44% vs. 38%). Male applicants published more than females (3.41 vs. 2.75, P < 0.001) but comprised only 20% of 2020 applicants. Asian males had the highest average publications (P = 0.001). Conclusions: Over the last 20 years, Ob/Gyn applicants and faculty have seen large increases in White female faculty with minimal to no increase in minority and male representation. Understanding the reasons for this disparity will help promote more diverse representation in the field of Ob/Gyn. J Clin Gynecol Obstet. 2024;13(3):75-82 doi: https://doi.org/10.14740/jcgo997
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».