Canadian Women in Otolaryngology—Head and Neck Surgery part 1: the relationship of gender identity to career trajectory and experiences of harassment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Women in surgical specialties face different challenges than their male peers. However, there is a paucity of literature exploring these challenges and their effects on a Canadian surgeon’s career. Methods A REDCap® survey was distributed to Canadian Otolaryngology–Head and Neck Surgery (OHNS) staff and residents in March 2021 using the national society listserv and social media. Questions examined practice patterns, leadership positions, advancement, and experiences of harassment. Gender differences in survey responses were explored. Results 183 completed surveys were obtained, representing 21.8% of the Canadian society membership [838 members with 205 (24.4%) women]. 83 respondents self-identified as female (40% response rate) and 100 as male (16% response rate). Female respondents reported significantly fewer residency peers and colleagues identifying as their gender (p < .001). Female respondents were significantly less likely to agree with the statement “My department had the same expectations of residents regardless of gender” (p < .001). Similar results were observed in questions about fair evaluation, equal treatment, and leadership opportunities (all p < .001). Male respondents held the majority of department chair (p = .028), site chief (p = .011), and division chief positions (p = .005). Women reported experiencing significantly more verbal sexual harassment during residency (p < .001), and more verbal non-sexual harassment as staff (p = .03) than their male colleagues. In both female residents and staff, this was more likely to originate from patients or family members (p < .03). Discussion There is a gender difference in the experience and treatment of OHNS residents and staff. By shedding light on this topic, as a specialty we can and must move towards greater diversity and equality. Graphical Abstract
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 tête enseignante, 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 ».