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神经介入手术中的全球性别代表性:基于自然语言处理的期刊出版物分析

期刊:j neurointervent surgDOI:10.1136/jnis-2025-023956

这篇文档属于类型a,即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告:


全球神经介入外科领域的性别代表性:基于期刊出版物的自然语言处理分析

作者及机构
本研究由Daniela Renedo、Andrew B Koo、Abdelaziz Amllay等来自美国耶鲁大学医学院神经外科(Neurosurgery, Yale School of Medicine)、神经内科(Department of Neurology, Yale School of Medicine)及放射与生物医学影像科(Radiology & Biomedical Imaging, Yale School of Medicine)的团队合作完成,通讯作者为Charles Matouk。研究发表于《Journal of NeuroInterventional Surgery》(J NeuroIntervent Surg)2025年第0期,DOI:10.1136/jnis-2025-023956。

学术背景
神经介入外科(Neurointerventional Surgery)作为外科和介入性专科的细分领域,长期存在性别不平等问题,女性在临床领导和学术出版中的代表性不足。尽管已有研究关注医学领域的性别差异,但针对神经介入外科的全球性量化分析仍属空白。本研究旨在通过自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术,系统性评估2014-2024年间神经介入外科领域两大核心期刊(《Journal of NeuroInterventional Surgery》和《Interventional Neuroradiology》)中作者的性别分布趋势,揭示地理和时间维度上的差异。

研究流程与方法
1. 数据收集与预处理
- 通过美国国家生物技术信息中心(NCBI)的Entrez和Medline API接口,提取2014-2024年上述两本期刊所有文章的元数据,包括作者列表、机构 affiliation(隶属关系)及文章类型。
- 最终纳入分析的出版物共4875篇,排除缺失作者信息或单一作者的文章。

  1. 性别与国家推断

    • 性别分类:使用OpenAI GPT-4 API,根据第一作者和通讯作者的姓名预测性别(男性/女性/未知),提示词为“基于姓名推测最可能的性别”。
    • 国家分类:通过GPT-4解析通讯作者的机构 affiliation 文本,提取国家信息。
    • 验证显示,GPT-4的性别分类准确率>96%,国家分类一致性高。
  2. 统计分析

    • 时间趋势:采用Cochran-Armitage趋势检验分析女性作者比例的年际变化,并按大洲分层。
    • 地理差异:通过卡方检验或Fisher精确检验比较不同国家的性别分布,仅保留发表量≥5篇的国家。
    • 性别平等指数(Gender Parity Index, GPI):计算女性与男性作者的比例,GPI>1表示女性占优。
    • 文章类型分析:评估不同类别文章(如原创研究、综述、病例报告)中的性别差异。

主要结果
1. 时间趋势
- 女性第一作者比例从2014年的10.2%升至2024年的14.2%(p=0.0002),但通讯作者比例仅从6.1%增至7.6%(p=0.14)。
- 分区域看,美洲和亚洲的女性第一作者增长显著(p<0.01),而欧洲无显著变化。

  1. 地理差异

    • 奥地利和挪威的女性通讯作者比例最高(分别为62.5%和40.0%),而美国虽发文量最多(2102篇),女性通讯作者仅占6.3%。
    • 亚洲国家中,日本和印度的GPI最低(通讯作者GPI分别为0.016和0.19),反映性别失衡严重。
  2. 文章类型差异

    • 女性第一作者在系统综述(13.5%)和评估研究(14.3%)中比例较高,但在技术报告中为0%。
    • 男性在原创研究和社论中的占比均超过85%。

结论与意义
本研究首次通过AI驱动的NLP方法,揭示了神经介入外科领域持续存在的性别不平等现象。尽管女性第一作者比例有所提升,但通讯作者(通常代表资深学者)的性别差距仍显著,且存在明显的地域差异。这些发现为学术机构、期刊和政策制定者提供了以下行动依据:
1. 学术价值:建立了可扩展的NLP分析框架,为后续性别研究提供方法论参考。
2. 实践意义:呼吁针对性措施(如导师计划、透明署名政策)以促进女性在介入性专科的职业发展。
3. 政策建议:期刊应定期监测并公开作者 demographic(人口统计学)数据,推动包容性出版实践。

研究亮点
1. 方法创新:首次将GPT-4应用于大规模文献计量分析,验证了AI在性别与国家分类中的高效性。
2. 全球视角:覆盖五大洲的数据揭示了不同文化背景下性别平等的异质性。
3. 细分领域聚焦:填补了神经介入外科这一高壁垒专科的性别研究空白。

其他发现
- 部分国家(如爱尔兰、葡萄牙)虽总发文量少,但女性作者比例接近或超过男性(GPI≥1),提示小规模体系可能更易实现平等。
- 技术类文章的性别差异最显著,可能与学科内部分工的传统观念相关。


此报告完整呈现了研究的学术逻辑与实证发现,为相关领域的学者和政策制定者提供了扎实的数据支持。

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