Radiologist income, receipts, and academic performance: an analysis of many nations
Notice bibliographique
Résumé
Background Considerable interest exists in comparison between healthcare systems across multiple countries, especially where cost enters the discussion. Purpose To evaluate the relationship between radiologists' income, receipts for studies, and academic performance across multiple countries. Material and Methods The annual income of radiologists and receipts for computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) were obtained based on a survey sent to expert radiologists practicing in 23 countries of varying developmental status. Articles published in generalist radiology journals determined the academic performance of each country. Results Among the developed countries, Canada has the highest estimated annual income for both private ($700,000/year) and university radiologists ($600,000/year) while Spain has the lowest income for private practice ($68,000/year) and Portugal has the lowest income for university practice ($57,300/year). Among the developing countries, Saudi Arabia has the highest incomes for both private ($210,000/year) and university ($140,000/year) radiologists and Vietnam has the lowest incomes for both private ($30,000/year) and university ($6,000/year) radiologists. Total receipts for CT and MRI studies ranged from $80/study (Portugal) to $1000/study (USA) in developed countries, and ranged from $30/study (Egypt) to $700/study (Saudi Arabia) in developing countries. A moderate correlation ( r = 0.482) was seen between radiologist's income and the receipts for combined practice in all countries. The radiology journal academic quotient was highest in The Netherlands among developed countries, and Turkey among developing countries. Conclusion A relatively broad range of radiologists' income is observed among developed and developing countries, which shows correlation with the receipts for advanced imaging studies. Countries with an acceptable compromise between income, receipts, and academic performance, may be the best models for other countries to emulate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».