Family physician pay inequality: a qualitative study exploring how physician responses to perceived patient expectations may explain gender, race, and immigration status pay differences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pay inequality related to social identity has been observed among physicians, even after accounting for hours worked and specialty. Physician identity factors, such as gender and race, may contribute to practice behaviours in ways that affect income. In this study, we sought to explore how Ontario family physicians understand the relation between their identities and practice patterns and to form a theory of how identities may influence practice decisions in ways that result in income disparities. METHODS: We conducted a constructivist grounded theory study to understand how social identities affect income discrepancies among physicians. We conducted interviews with family physicians practising in Ontario. Physicians were purposively and then theoretically sampled for variation on several identity factors. We staged the analysis using constant comparative techniques. RESULTS: Fifty-five family physicians participated. The analysis identified physician perception of patient expectations as a key factor influencing income. Based on the interviews, we developed a 4-stage theory to explain this mechanism: physician understanding of patient expectations, the nature of the expectations, physician responses to those expectations, and financial implications of those responses. We illustrate this theory with data from 2 frequently occurring examples: how physician gender influences income via patient expectations, and how physician culture, language, and immigrant or nonimmigrant status influence income via patient expectations. INTERPRETATION: Patient-centred care requires individualized approaches, yet common physician remuneration models fail to account for the time needed to provide these meaningful interactions. This dynamic may create structural disincentives for physicians who provide relational, emotionally intensive, or culturally tailored care, potentially reinforcing income disparities related to social identities.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».