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Enregistrement W4411629369 · doi:10.5435/jaaos-d-24-01012

Academic Productivity Is Positively Correlated With Nonresearch Industry Earnings Across all Subspecialties Among Faculty Physicians Affiliated With Orthopaedic Surgery Fellowship Programs in the United States: A Retrospective Analysis

2025· article· en· W4411629369 sur OpenAlexaff
Anthony N. Baumann, Omkar Anaspure, Faheem Pottayil, Albert T. Anastasio, Kempland C. Walley

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyEarningsMedicineProductivityIndex (typography)Family medicineDemographyAccountingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physician-industry transparency was solidified through the Physician Payments Sunshine Act in 2010, allowing greater examination. To date, little data exist regarding the association between academic productivity and industry earnings, especially across faculty affiliated with orthopaedic surgery fellowship subspecialities. This study examines the association of both individual faculty and program academic productivity on nonresearch lifetime industry earnings across all orthopaedic surgery subspecialty fellowship programs in the United States to understand potential relationships between academic productivity and industry earnings. METHODS: This retrospective study analyzes the potential association between academic productivity (H-index on Scopus) and nonresearch lifetime industry earnings (recorded from Open Payments Database in 2023 to 2024) across faculty at all nine major orthopaedic subspecialties in the United States. RESULTS: This analysis included 568 orthopaedic fellowship programs with 3,040 individual faculty physicians. Median individual physician lifetime earnings (n = 3,040) were $15,871.03 (mean: $392,019.25 ± $1,818,339.97; minimum to maximum: $0.00 to 52,150,069.08), and the median individual physician H-index was 11 (mean: 16.48 ± 16.29; minimum to maximum: 0 to 129). Median combined physician H-index per fellowship (n = 568 fellowships) was 67.5 (mean: 88.25 ± 81.89; minimum to maximum: 0 to 689), and median combined physician lifetime earnings was $375,081.18 (mean: $2,098,131.2 ± $5,282,741.17; minimum to maximum: $127.44 to $56,200,489.37). A weak positive correlation was observed between academic productivity and industry earnings at the individual level ( P < 0.001; Spearman rho: 0.345) with a moderate positive correlation at the fellowship level ( P < 0.001; Spearman rho: 0.467). The top 10% of faculty at orthopaedic surgery fellowships accounted for 81.75% of the nonresearch industry earnings, whereas the top 1% captured 34.86% of industry earnings. No notable difference was found in total nonresearch lifetime earnings ( P = 0.156) or H-index per fellowship ( P = 0.065) when stratified by geographic region of the fellowship program. CONCLUSION: There is a positive correlation between academic productivity and nonresearch industry lifetime earnings at both individual faculty and program levels across all subspecialties in United States orthopaedic surgery fellowships. However, regional differences among programs are not associated with academic productivity or industry earnings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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