Systemic Factors Influencing the Remuneration and Utilization of the Surgical Workforce in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: A salary gap between male and female physicians has been demonstrated in many healthcare systems. A fee-for-service system, however, should theoretically be free of biases that lead to unequal salaries. It is unknown whether sex-based inequities in pay exist within fee-for-service models and how biases in the referral process contribute to inequities. Objective: To determine the magnitude of the sex-based pay gap in surgery and explore disparities in referrals to surgeons. Additionally, this thesis evaluates whether disparities are narrowing over time as more women enter surgery. Methods: We conducted three population based studies in Ontario, Canada using linked administrative databases housed at ICES. First, we used claims for surgical procedures submitted by surgeons (January 1, 2014-December 31, 2016) to compare earnings per hour spent operating to determine whether a sex-based pay gap exists in the fee-for-service system. Second, we analyzed referrals to surgeons over 20 years to examine the existence of and drivers for sex-based inequities in referrals and the influence of physician choice on disparities. Third, we compared the number of referrals to male and female surgeons across the length of their careers to examine whether disparities improved as female surgeons acquired experience, and examined temporal patterns to determine whether inequities were narrowing over time. Results: Within Ontario’s fee-for-service system, female surgeons earned 24% less per hour spent operating than male surgeons and more commonly performed procedures with the lowest hourly earnings. Male physicians demonstrated preferences for referrals to male surgeons, even after adjustment for patient and surgeon characteristics. Disparities did not narrow over time and existed across all levels of experience of female surgeons. Conclusions: Despite assumptions that a fee-for-service system can close the sex-based pay gap and that increasing entry of women into medicine will naturally correct existing inequities, this thesis demonstrates this not to be the case. Female physicians do not receive equal pay for equal time spent working and systemic disparities, such as referral bias, continue to propagate sex-based inequities in medicine. These inequities can have significant financial and career development consequences for women in medicine and require focused efforts for their mitigation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».