Physician Wages Across Specialties
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disparities in remuneration between primary care and other physician specialties may impede health care reform by undermining the sustainability of a primary care workforce. Previous studies have compared annual incomes across specialties unadjusted for work hours. Wage (earnings-per-hour) comparisons could better inform the physician payment debate. METHODS: In a cross-sectional analysis of data from 6381 physicians providing patient care in the 2004-2005 Community Tracking Study (adjusted response rate, 53%), we compared wages across broad and narrow categories of physician specialties. Tobit and linear regressions were run. Four broad specialty categories (primary care, surgery, internal medicine and pediatric subspecialties, and other) and 41 specific specialties were analyzed together with demographic, geographic, and market variables. RESULTS: In adjusted analyses on broad categories, wages for surgery, internal medicine and pediatric subspecialties, and other specialties were 48%, 36%, and 45% higher, respectively, than for primary care specialties. In adjusted analyses for 41 specific specialties, wages were significantly lower for the following than for the reference group of general surgery (wage near median, $85.98): internal medicine and pediatrics combined (-$24.36), internal medicine (-$24.27), family medicine (-$23.70), and other pediatric subspecialties (-$23.44). Wage rankings were largely impervious to adjustment for control variables, including age, race, sex, and region. CONCLUSIONS: Wages varied substantially across physician specialties and were lowest for primary care specialties. The primary care wage gap was likely conservative owing to exclusion of radiologists, anesthesiologists, and pathologists. In light of low and declining medical student interest in primary care, these findings suggest the need for payment reform aimed at increasing incomes or reducing work hours for primary care physicians.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».