Differences in Practice Patterns and Payments for Female and Male Dermatologists: A Canadian Population-Based Study Over 3 Decades
Notice bibliographique
Résumé
Background Canada’s fee-for-service physician reimbursement system, where a set rate is provided for each service, suggests that a physician sex pay gap should not exist. However, recent evidence has questioned this presumption. Objectives To characterize trends in demographics and billing, overall and by sex, for dermatologists compared to other medical and surgical specialty groups in Ontario, Canada. Methods Using population-based data, analysis of physician billing and clinical activity from Ontario, Canada, over 27 years (1992-2018) was performed. Multilevel regression models were used to examine unadjusted and adjusted differences in payments between females and males over time, while controlling for age, distinct patients seen, patient visits, and full-time equivalent. Results A total of 22 389 physicians were included in the analyses, including 381 dermatologists. The proportion of female dermatologists increased from 32% in 1992 to 46% in 2018. Dermatologists’ median Ontario Health Insurance Plan (OHIP) payments were $415 340 (IQR: 285 630-566 580) in 1992 compared to $296 750 (IQR: 164 480-493 180) in 2018. Male dermatologists’ OHIP payments were 20% more than their female counterparts across the entire study period. After adjusting for practice volumes, there was no significant pay gap amongst female and male dermatologists ( P = .42); however, the sex pay gap remained significant for the other specialty groups ( P < .001). From 1992 to 2018, dermatologists on average saw 19% fewer distinct patients per year and 15% fewer visits per patient. Conclusions The overall sex pay gap within medical dermatology can be attributed to differences in practice patterns, whereas the sex pay gap remained significant in the other specialty groups.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».