Are Women Physicians Underrecognized for National Awards in Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine? An Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: Institutions and organizations, including the American Association of Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine (AANEM), have committed to embracing principles of equity, diversity, and inclusion. Notwithstanding this commitment, studies repeatedly demonstrate that women physicians are less likely to receive awards in medicine and research compared to their male counterparts. Whether women physicians are less likely to be recognized with AANEM awards is unknown. The objective of this study was to evaluate whether there is a gender disparity in the AANEM's annual awards. METHODS: In this retrospective observational study, lists of award winners were obtained from the AANEM website. Award winners' gender was assigned by three independent reviewers based on searches of public professional websites according to established methodology. Data were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Of 154 physician awards from 1957 to 2023, 24 (15.6%) were awarded to women and 135 (84.4%) to men. The first woman to win an AANEM award was in 2003. As the number of award categories increased over time (from 1 pre-1994 to 9 as of 2019), so too did the proportion of women winners. From 1994 to 2003, 3.4% of AANEM awardees were women compared to 17.1% from 2004 to 2013 and 18% from 2014 to 2023. Even over time, the greatest disparities existed for the Distinguished Physician/Researcher and Lifetime Achievement awards. DISCUSSION: For the AANEM, there is a notable gender gap in physician awards, but this gap has narrowed over time. Further efforts to address systemic barriers contributing to this disparity are warranted.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».