Understanding Equity, Diversity, and Inclusion Within Canadian Radiation Oncology Training Programs: A National Survey of Residents and Fellows
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study characterizes the current representation of sociodemographic groups within Canadian radiation oncology training programs and trainees’ lived experiences. Methods: A 59-item ethics-approved, bilingual survey assessed sociodemographics, training perceptions, mentorship, discrimination/harassment experienced, and open-ended questions. Electronic surveys were distributed to all Canadian radiation oncology residents/fellows. Descriptive statistics summarized survey responses. Categorical groups were compared using chi-squared/Fisher’s exact tests. Thematic analysis was performed on open-ended responses. Results: Between July and December 2023, 98 of 177 (56%) trainees participated: 70% were residents, 52% identified as male, 62% as a racialized minority, and 10% as a sexual minority. Most respondents reported training program satisfaction (83%) and a respectful workplace culture (69%); however, discrimination during training was reported by 38%. Less than half (45%) felt comfortable reporting discrimination/harassment within their workplace. Women were more likely to feel under-represented in-training (46% vs. 13%, p = 0.001) and perceived more discrimination events (64% vs. 19%, p < 0.001). Three themes emerged as follows: importance of offering EDI education, ensuring pathways for reporting learner mistreatment, and creating appropriately diverse selection committees. Conclusions: Although most Canadian radiation oncology trainees reported satisfaction and a respectful culture, key differences between groups were observed. Targeted strategies and stronger institutional policies to improve representation and reduce rates of discrimination/harassment are needed.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».