The financial losses from the migration of nurses from Malawi
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».