When doctors go to business school: career shoices of physician-MBAs.
Notice bibliographique
Résumé
There has been substantial growth in the number of physicians pursing Master of Business Administration (MBA) degrees over the past decade, but there is continuing debate over the utility of these programs and the career outcomes of their graduates. The authors analyzed the clinical and professional activities of a large cohort of physician-MBAs by gathering information on 206 physician graduates from the Harvard Business School MBA program who obtained their degrees between 1941 and 2014. Key outcome measures that were examined include medical specialty, current professional activity, and clinical practice. Chi square tests were used to assess the correlations in the data. Among the careers that were tracked (n = 195), there was significant heterogeneity in current primary employment. The most common sectors were clinical (27.7%), investment banking/finance (27.0%), hospital/provider administration (11.7%), biotech/device/pharmaceutical (10.9%), and entrepreneurship (9.5%). Overall, 84% of physician-MBAs entered residency; approximately half (49.3%) remained clinically active in some capacity and only one-fourth (27.7%) reported clinical medicine as their primary professional role. Among those who pursued residency training, the most common specialties were internal medicine (39.3%), emergency medicine (10.4%), orthopedic surgery (9.2%), and general surgery (8.6%). Physician-MBAs trained in internal medicine were significantly more likely to remain clinically active (63.8% vs 42.4%; P = .01). Clinical activity and primary employment in a clinical role decreased after degree conferment. After completing their education, a majority of physician-MBAs divert their primary professional focus away from clinical activity. These findings reveal new insights into the career outcomes of physician-MBAs.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».