Assessment of Differences in Academic Rank and Compensation by Gender and Race/Ethnicity Among Academic Radiation Oncologists in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Advancing equity, diversity, and inclusion in the physician workforce is essential to providing high-quality and culturally responsive patient care and has been shown to improve patient outcomes. To better characterize equity in the field of radiation oncology, we sought to describe the current academic radiation oncology workforce, including any contemporary differences in compensation and rank by gender and race/ethnicity. Methods and Materials: We conducted a retrospective cohort study using data from the Society of Chairs of Academic Radiation Oncology Programs (SCAROP) 2018 Financial Survey. Multivariable logistic regression models were used to identify factors associated with associate or full professor rank. Compensation was compared by gender and race/ethnicity overall and stratified by rank and was further analyzed using multivariable linear regression models. Results: = .51 for URiM vs White). Conclusions: The low numbers of women and faculty with URiM race/ethnicity in this radiation oncology faculty sample limits the ability to compare career trajectory and compensation by those characteristics. Given that point estimates were <1, our findings do not contradict larger multispecialty studies that suggest an ongoing need to monitor equity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».