Factors influencing the career choice and retention of community mental health workers in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whilst there have been several studies exploring retention in health workers, little is known about health workers engaged in the provision of mental health services and the factors that affect their recruitment and retention. AIMS: The objective of this research was to examine the views of stakeholders about the factors which influence career choices and retention of community mental health workers (CMHWs) in Ghana. METHODS: We administered three separate, self-administered, semi-structured questionnaires to 11 psychiatrists, 29 health policy directors and 164 CMHWs across Ghana, including 71 (43.3%) community psychiatric nurses (CPNs), 19 (11.6%) clinical psychiatric officers (CPOs) and 74 (45.1%) community mental health officers (CMHOs). RESULTS: Overall, 34 (20.7%) of all CMHWs chose to work in mental health because of the job prospects in mental healthcare. Overall, 12 (16.2%) CMHOs, 1 (5.3%) CPO and 20 (28.2%) CPNs reported they had considered leaving the mental health profession because of the stigma, with 4 (36.4%) psychiatrists and 12 (41.4%) health policy coordinators also reporting that they knew some CMHWs who had considered leaving the mental health profession because of stigma. Similarly, 16 (21.6%) CMHOs, 4 (22.1%) CPOs and 38 (53.5%) CPNs said they had considered leaving the mental health profession because of concerns about risk. Furthermore, 6 (54.5%) psychiatrists and 3 (10.3%) health policy directors said they knew some CMHWs who had considered leaving the mental health profession because of concerns about risk. Overall, 61 (37.2%) of CMHWs reported that they have considered leaving the mental health profession for other reasons other than stigma and risk including the following: the lack of support, respect and recognition from healthcare managers, lack of opportunities for professional development and poor conditions of service including low salaries, lack of office and personal accommodation and lack of risk allowance and transportation as well as poor inter-professional relationships. CONCLUSIONS: Several factors affect the recruitment and retention of CMHWs in Ghana, including the prospects of easy employment, stigma, risk, lack of opportunities for career progression and low salaries.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».