International Medical Graduates in Academic Cardiothoracic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the research productivity, career advancement, grant funding, and scholarly impact of international medical graduates (IMGs) in academic cardiothoracic (CT) surgery. BACKGROUND: Physician shortages undermine patient care and risk exacerbating inequities, especially in CT surgery, which may lose a quarter of its workforce by 2050-the most substantial reduction in surgery. IMGs could help alleviate these shortages, but there is limited data about their academic experiences. METHODS: All CT surgeons (n = 1065) at accredited U.S. CT surgery training centers in 2020 were included. IMGs were defined as surgeons who completed medical school outside the United States and Canada, per the Association of American Medical Colleges. Educational and professional backgrounds were recorded from publicly available sources. RESULTS: Of academic CT surgeons, 24.0% were IMGs. These surgeons started as attendings in later years (2012 vs 2005, P < 0.001) than non-IMGs. In unadjusted analyses, IMGs had lower publication counts and H-index, as well as lower likelihood of R01 funding and full professor attainment. Matching by attending start year, propensity score analysis created 2 groups of 254 surgeons: both IMGs and non-IMGs had similar publication counts (45.0 vs 45.0, P = 0.98), H-index (10.5 vs 11.0, P = 0.61), R01 funding rates (4.3% vs 5.1%, P = 0.83), and full professor attainment (24.8% vs 20.5%, P = 0.45). CONCLUSIONS: IMGs represent a more junior cohort of surgeons but contribute significantly to the CT surgery workforce, with comparable academic success. Policy efforts to streamline IMGs' path toward U.S. practice could help alleviate surgical shortages while enhancing diversity and strengthening academia.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».