Bridging the representation gap in the surgical workforce: a scoping review protocol of programmes and interventions to support surgical careers for underrepresented minority learners
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite increasing proportions of underrepresented minority (URM) medical school graduates, their progression into surgical training and leadership remains disproportionately low. Barriers such as financial constraints, limited mentorship and implicit bias contribute to this disparity, creating a disconnect between the diversity of patient populations and those providing care. While interventions such as mentorship programmes and pipeline initiatives have been implemented, their overall effectiveness has not been systematically evaluated. The primary aim of this scoping review is to map the current landscape of interventions, programmes and policies designed to enhance access to surgical careers for URM learners. METHODS AND ANALYSIS: Searches will be conducted on EMBASE, Web of Science and OVID MEDLINE. Three independent reviewers will screen references, extract data and perform analyses with disagreements adjudicated by a fourth reviewer. This review will include studies conducted across all levels of training: secondary (high school or secondary school), postsecondary (undergraduate, medical school) and postgraduate (residency, fellowship), with no geographical restrictions. The definition of URM will be accepted as reported within each individual study, allowing for variability in racial, ethnic, gender, socioeconomic or other criteria. The review will include any structured interventions, programmes or policies aimed at increasing URM representation in surgical education. Data on the nature, duration and target population of each intervention will be extracted. The primary outcome will be the reported impact of interventions on URM representation or participation in surgical education. Secondary outcomes will include characteristics of the study participants, definitions of URM status and any qualitative or quantitative evaluations of intervention effectiveness. ETHICS AND DISSEMINATION: Research ethics approval is not required under University of Toronto policy. Study results will be reported according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews guidelines. Results will be disseminated to relevant stakeholders at conference presentation(s) and submitted for publication in a peer-reviewed journal.
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 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 | 0,144 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,009 |
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 ».