Gender disparity in delayed childbearing among medical trainees in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Physicians report high rates of delayed childbearing and are at increased risk of infertility and pregnancy loss. There are limited studies on this topic in the Canadian context, particularly for trainees. Our objective was to explore Ontario medical trainees' experiences with and knowledge of delayed childbearing, infertility, and fertility treatments. Methods: We administered a cross-sectional survey to all residents and fellows in Ontario. Descriptive statistics, multiple regression, and thematic analysis of free text responses are used to present the findings. Results: 460 trainees responded to the survey. Over half (57%) intentionally delayed childbearing due to medical training, with long working hours being the most cited reason (82%). Cis women were 85% more likely to delay family initiation than cis men. Rates of early pregnancy loss (17%) were similar to that of the Canadian average for this age group, while rates of infertility (14%) were slightly higher. Knowledge gaps were identified, with trainees scoring 62% on knowledge questions around age-related fertility decline and fertility treatment. The majority (73%) felt their programs were supportive of family initiation during training, with top areas for change identified as increased flexibility with working hours, and increased protected time for required extracurricular activities. Conclusion: Trainee physicians in Ontario report high rates of delaying family initiation due to training, with greater impacts on cis women compared to cis men, and slightly higher rates of infertility. Addressing knowledge gaps is one way to empower trainees to make informed family planning decisions going forward.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».