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Enregistrement W1585168414 · doi:10.1186/1472-6955-5-9

The financial losses from the migration of nurses from Malawi

2006· article· en· W1585168414 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésDeveloping countryInvestment (military)EmigrationMedicineNursingTraining (meteorology)Economic growthBusinessEconomicsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The migration of health professionals trained in Africa to developed nations has compromised health systems in the African region. The financial losses from the investment in training due to the migration from the developing nations are hardly known. METHODS: The cost of training a health professional was estimated by including fees for primary, secondary and tertiary education. Accepted derivation of formula as used in economic analysis was used to estimate the lost investment. RESULTS: The total cost of training an enrolled nurse-midwife from primary school through nurse-midwifery training in Malawi was estimated as US$ 9,329.53. For a degree nurse-midwife, the total cost was US$ 31,726.26. For each enrolled nurse-midwife that migrates out of Malawi, the country loses between US$ 71,081.76 and US$ 7.5 million at bank interest rates of 7% and 25% per annum for 30 years respectively. For a degree nurse-midwife, the lost investment ranges from US$ 241,508 to US$ 25.6 million at 7% and 25% interest rate per annum for 30 years respectively. CONCLUSION: Developing countries are losing significant amounts of money through lost investment of health care professionals who emigrate. There is need to quantify the amount of remittances that developing nations get in return from those who migrate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle