The Women in ORTHopaedics Program Offers Early Exposure to Orthopaedic Surgery for Young Women. A Pre- and Post-Event Survey Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Background: In recent years, the medical field has made significant progress toward promoting gender equality. Despite this progress, orthopaaedic surgery remains the least diverse specialty among other surgical specialties. In response, our Department of Orthopaedics developed a specialized orthopaedic curriculum, Women in ORTHopaedics (WORTH), tailored specifically for young women in high school. This program offers early exposure and mentorship opportunities within the orthopaedic field. Methods: Participants were asked to complete a preliminary survey prior to the workshop. Subsequently, a corresponding survey was administered following the workshop, mirroring the questions from the pre-event survey. Participants shared their impressions of orthopaedics, interest in pursuing a career in this field, and awareness of available career pathways within this specialty. Results: In both workshops, the consensus among participants in the pre-event surveys included a sense of novelty and a desire to learn more about orthopaedics. However, post-workshop responses revealed a shift in perceptions, with participants expressing that orthopaedics encompasses a much broader array of subjects than initially expected. A comparison between pre- and post-survey responses indicates a heightened interest in pursuing a career in orthopaedics following the workshop. Additionally, 100% of attendees expressed their intention to participate in future WORTH events. Conclusions: Findings indicate that WORTH played a constructive role in guiding young women toward trajectories beyond secondary education. Additionally, it provided insights into the multitude of career options available in Orthopaedics apart from surgery, including physiotherapy, occupational therapy, nursing, research, and biomedical engineering. Key Concepts: (1)Early exposure and mentorship allow for increased representation and retention of women in orthopaedics.(2)Representation of women in orthopaedics improves patient care and contributes to a more holistic approach to healthcare.(3)Outreach initiatives influence participants' interest and perceptions of pursuing a career in orthopaedics. Level of Evidence: Level IV.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».