ICRE TOP RESEARCH ABSTRACTS 2024
Notice bibliographique
Résumé
Background: The birth of a child is a pivotal moment in an individual's life.For medical trainees, who work long hours in demanding environments, the road to parenthood often involves additional challenges.With pregnancy during training becoming more common as the number of women in medicine increase, it is imperative to understand the experience of trainees in pregnancy and beyond to inform future research related to this changing workforce.Objective: The aim of this narrative review is to synthesize and assess the available literature describing the experience of pregnant and postpartum trainees in graduate medical education.Methods: The literature on PubMed and Google Scholar was reviewed for the following key words: pregnancy, maternity leave, postpartum, resident, medical training, and breastfeeding.We analyzed 42 articles written from 1990 to 2023 and included studies from all specialties, synthesizing data related to trainees.Results: Our review revealed 5 salient findings: (1) Trainees are at disproportionate risk of pregnancy complications including pregnancy loss, intrauterine growth restriction, and hypertensive disorders of pregnancy; these increased with frequency of night shifts and consecutive hours worked; (2) Maternity leave duration varies among specialties, with a mean length around 6 weeks; (3) A large academic institution found that trainees with leave duration >8 weeks had decreased postpartum depression rates and increased breastfeeding rates; (4) Reported breastfeeding barriers include time constraints and lack of lactation policies and onsite lactation facilities; and (5) Proposed challenges to implementation of extended leave policies and work accommodations include concerns regarding trainee competency, training requirements, the impact on colleagues' workload, and funding leave policies.Conclusions: Our review underlines that pregnancy in training is associated with increased complications and that longer maternity leaves provide benefits for both mother and child.Future research should aim to identify if antepartum work restrictions mitigate adverse pregnancy outcomes and if breastfeeding policies improve breastfeeding rates among trainees.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».