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Enregistrement W4383066622 · doi:10.1503/cjs.022121

Surgical sexism in Canada: structural bias in reimbursement of surgical care for women

2023· article· en· W4383066622 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael Chaikof, Geoffrey W. Cundiff, Fariba Mohtashami, Alexi Millman, Maryse Larouche, Marianne Pierce, Erin A. Brennand, Colleen D. McDermott

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReimbursementFamily medicineHealth carePatient careMEDLINENursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is well established that female physicians in Canada are reimbursed at lower rates than their male counterparts. To explore if a similar discrepancy exists in reimbursement for care provided to female and male patients, we addressed this question: Do Canadian provincial health insurers reimburse physicians at lower rates for surgical care provided to female patients than for similar care provided to male patients? METHODS: Using a modified Delphi process, we generated a list of procedures performed on female patients, which we paired with equivalent procedures performed on male patients. We then collected data from provincial fee schedules for comparison. RESULTS: In 8 out of 11 Canadian provinces and territories studied, we found that surgeons were reimbursed at significantly lower rates (28.1% [standard deviation 11.1%]) for procedures performed on female patients than for similar procedures performed on male patients. CONCLUSION: The lower reimbursement of the surgical care of female patients than for similar care provided to male patients represents double discrimination against both female physicians and their female patients, as female providers predominate in obstetrics and gynecology. We hope our analysis will catalyze recognition and meaningful change to address this systematic inequity, which both disadvantages female physicians and threatens the quality of care for Canadian women.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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