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Enregistrement W4412561436 · doi:10.1016/j.jsurg.2025.103621

Returning to Surgical Residency After Maternity Leave: Exploring Challenges and Shining a Light on the Motherhood Advantage

2025· article· en· W4412561436 sur OpenAlexafffundabout
Oonagh Scallan, Emily Field, Sayra Cristancho, Kori A. LaDonna

Notice bibliographique

RevueJournal of surgical education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesDepartment of SurgeryWestern University
Mots-clésMaternity careMaternity leaveMedical educationResidency trainingPatient careNursingMedicineFamily medicinePsychologyPregnancyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Surgeon and surgical resident mothers continue to face discrimination and inequities related to motherhood. Current literature reports on the logistical challenges and some of the negative perceptions faced by these individuals, but we do not know the whole story of how women navigate these challenges. With increasing attention to EDI, understanding women's experiences is crucial for transforming surgical culture. DESIGN: Using constructivist grounded theory, the experiences of surgical residents as mothers were explored as they reflected on their transition back to work after maternity leave. Semi-structured interviews were conversational, and interview questions evolved throughout the study. Interview transcripts were analyzed using constant comparative analysis. SETTING: This was a Canadian-wide study, including current trainee or faculty participants who had completed surgical training at Canadian institutions. PARTICIPANTS: Eligible participants were any faculty surgeon or current trainee who had taken a maternity leave from a Canadian surgical program between 2012 and 2022. Twenty-one participants were included from the specialties of general surgery, plastic surgery, vascular surgery, orthopedics, urology, ophthalmology, and obstetrics and gynecology. RESULTS: Participants detailed the challenges they faced returning to surgical residency after maternity leave, and the factors that made this transition easier. Upon reflection, participants described this transition as transformative for their professional identity, highlighting how motherhood facilitated the development of essential skills including communication, empathy, and setting boundaries. CONCLUSIONS: Despite efforts to better support women in surgery, challenges with the transition back to work following maternity leave persist. Both individuals and systems need to reevaluate priorities, design more flexible call schedules, implement better accommodations for chest-feeding parents, and establish mentorship programs for all parents. Negative perceptions of and biases against surgeon mothers must also be challenged. Notably, this study's novel findings that motherhood enhances, rather than detracts from, surgical skill development should be recognized.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,011
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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