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Enregistrement W4406337882 · doi:10.1016/j.acpath.2024.100158

International medical graduates representation in pathology academic workforce, departmental leadership and society leadership

2025· article· en· W4406337882 sur OpenAlexaboutno aff
Carlos Parra‐Herran

Notice bibliographique

RevueAcademic Pathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrigham and Women's Hospital
Mots-clésWorkforceIMGGraduation (instrument)Representation (politics)MedicineMedical educationFamily medicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared with the overall physician workforce, pathologist workforce in the United States has significant representation of international medical graduates (IMGs). IMG representation in the academic pathology workforce, as well as in departmental and pathology societal leadership, has not been documented. In this cross-sectional study, we surveyed a sample of 20 North American academic pathology departmental publicly available websites. Each faculty was recorded according to the location of their medical school training as either US or Canadian medical graduateor IMG (country of medical school graduation any other than US or Canada). Past and present presidents of four major North American pathology societies [American Society for Clinical Pathology (ASCP), Association for Academic Pathology (AAPath), College of American Pathologists (CAP), United States and Canadian Academy of Pathology (USCAP)] were also recorded. A total of 1455 pathologists were retrieved in our search: 924 (63.5 %) were USCMGs and 531 (36.5 %) IMGs. Likewise, 65 % of pathology chairs were USCMGs and 35 % IMGs. These data mirror the 2022 Association of American Medical Colleges distribution in the pathology workforce (65.6 % USCMGs and 34.4 % IMGs). In contrast, historic data from 1993 to 2024 show that only 8 (8 %) past or current presidents of the major US pathology societies were IMGs (USCAP = 6, ASCP = 1, AAPath = 1, CAP = none). While the academic pathology community has proportional representation of physicians based on location of their medical school training, there is historical underrepresentation of IMGs in societal leadership. Unveiling the causes of this disparity and identifying any potential obstacles for faculty engagement is paramount.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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