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Enregistrement W4407040571 · doi:10.1097/sla.0000000000006646

International Medical Graduates in Academic Cardiothoracic Surgery

2025· article· en· W4407040571 sur OpenAlexaboutno aff
Simar S. Bajaj, Kiah M. Williams, Jack H. Boyd

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWorkforceCardiothoracic surgeryAccreditationEconomic shortageFamily medicineGraduate medical educationMedical educationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,426
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,126 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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