THE GENDER PAY GAP IN ORTHOPAEDIC SURGERY IS STATISTICALLY SIGNIFICANT
Notice bibliographique
Résumé
Gender inequity can take many forms. The gender wage gap between females and males in orthopaedic surgery remains one of the least well understood forms of gender-based disparities. The aim of this scoping review was to evaluate the globally-available quantitative data reporting wages and payment of female and male-identifying orthopaedic surgeons. Scoping review methodology was used to conduct a literature search of five bibliographic databases and nineteen grey literature sources. Two independent assessors reviewed the publications. To be included within the scoping review, articles must have reported primary quantitative data concerning orthopaedic surgeon earnings with inclusion of a gender-based analysis. Twenty-five publications were included in the final analysis. Nineteen papers identified gender-based differences in annual orthopaedic surgeon earnings, which included both salaries and fee-for-service payments. The remaining six papers conducted gender-based analysis of industry payments to orthopaedic surgeons. Data from the annual earnings papers demonstrated females earned 40.8 & 97.5% compared to their male colleagues. Twelve of the 19 papers reported statistically significant lower annual earnings for females (p < 0.05 – 0.0005). Analysis of industry payments demonstrated female surgeons earned 0.5 – 73.7% in comparison to males. Four of six industry payment papers demonstrated statistically significant gender-based pay differences (p < 0.001 – 0.0001). When converted to dollar equivalents, female surgeons earned $0.41 – $0.98 of annual earnings and $0.05 & $0.74 of industry payments for every $1.00 earned by male surgeons. The results of this global scoping review demonstratedthe gender pay gap in orthopaedic surgery results in statistically significant lower earnings for female- compared with male-identifying surgeons. The enormity of gender-based payment differences in orthopaedic surgery demands urgent evaluation into the cause of these differences in earnings to expedite equity within the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».