Association Between Average Annual US Medical Specialty Compensation and Percentage of Trainees in the Specialty Who Are Female
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Female physicians have lower incomes than male physicians. While overall sex-based income disparities are dramatic, compensation differs considerably across specialties. A better understanding of the relationship between anticipated specialty-specific annual incomes and the proportion of females entering that specialty might help residency program directors argue for equity in specialty choice and income for female physicians. Objective We sought to determine the relationship between the percentage of females in the workforce entering a specialty and the average compensation of that specialty in 2023. Methods From a recent JAMA article, we obtained the characteristics and numbers of trainees engaged in 160 specialties or subspecialties within 13 489 graduate medical education programs in 2023; we aggregated those data into 50 specialties for which 2023 average annual self-reported compensation were publicly available from Doximity. We conducted a stepwise linear regression in which the specialty-specific proportion of trainees who were female, US medical school graduates, Canadian, Doctors of Osteopathy, American Indian or Alaska Native, Asian, Black, Hispanic or Latino, Pacific Islander, or White were used to predict the specialty-specific average annual income. We conducted the analysis in 2024. Results Each one percent increase in the specialty-specific percentage of female trainees was associated with a $5,301 decrease in average specialty-specific annual compensation, and each one percent increase in the US medical school graduate percentage was associated with a $3,821 increase. These 2 characteristics accounted for 78% of the adjusted explainable variance in average specialty-specific annual compensation. Conclusions Specialties with higher proportions of female trainees had lower average annual compensation rates.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».