A Systematic Review to Assess Gender Diversity in Authorship Within the Orthopaedic Surgery Literature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Gender diversity trends in orthopaedic research are dynamic. While an increase of women in orthopaedics has been observed, gender imbalances continue to exist, especially in academic leadership and research roles. The purpose of our study was to assess the representation of women in authorship roles over a 20-year period. Methods We conducted a systematic review of clinical research studies published in The Journal of Bone and Joint Surgery and The Bone and Joint Journal between 1996–2000 and 2016–2020. First, corresponding and last author gender was determined using a combination of automated name analysis and manual searches. We performed chi-squared tests to assess differences in the proportion of women in each authorship position across time periods, journals, and orthopaedic subspecialties. Results Women represented 12.4% of first authors, 8.1% of last authors and 10.5% of corresponding authors. The proportion of women in first and corresponding author positions increased over time ( p < 0.001 and p < 0.001 respectively) while there was no difference for last author position ( p = 0.572). No differences were found when comparing last authors across the subspecialties ( p = 0.149 respectively); however, there was a difference for first and corresponding authors ( p = 0.019 and p = 0.024 respectively), with the highest proportion of women reported in general orthopaedics (19.0% and 17.7% respectively) and lowest in sports medicine (8.1%) and lower extremity (6.6%). Conclusion This study found improvements in the representation of women in first and corresponding author roles, however significant gaps remain, particularly in leadership positions represented by last author position. Continued monitoring and intervention are essential to promote long-term, meaningful change in the field.
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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 | 0,034 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».