Gender-based differences in physician payments within the fee-for-service system in Ontario: a retrospective, cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differences in physician income by gender have been described in numerous jurisdictions, but few studies have looked at a Canadian cohort with adjustment for confounders. In this study, we aimed to understand differences in fee-for-service payments to men and women physicians in Ontario. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of all Ontario physicians who submitted claims to the Ontario Health Insurance Plan (OHIP) in 2017. For each physician, we gathered demographic information from the College of Physicians and Surgeons of Ontario registry. We compared differences in physician claims between men and women in the entire cohort and within each specialty using multivariable linear regressions, controlling for length of practice, specialty and practice location. RESULTS: We identified a cohort of 30 167 physicians who submitted claims to OHIP in 2017, including 17 992 men and 12 175 women. When controlling for confounding variables in a linear mixed-effects regression model, annual physician claims were $93 930 (95% confidence interval $88 434 to $99 431) higher for men than for women. Women claimed 74% as much as men when adjusting for covariates. This discrepancy was present in nearly all specialty categories. Men claimed more than women throughout their careers, with the greatest gap 10-15 years into practice. INTERPRETATION: We found a gender gap in fee-for-service claims in Ontario, with women claiming less than men overall and in nearly every specialty. Further work is required to understand the root causes of the gender pay gap.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».