Factors Influencing Neurosurgeons’ Decision to Retain in a Work Location: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physician retention is a serious concern to have an effective and efficient health system; the key challenge is how best to encourage and retain health providers in their work location. There have been considerable studies on factors influencing physicians' retention but little research has been conducted in Iran. This study aims to determine the affecting factors from neurosurgeons' viewpoint to support policy makers in proposing a sort of evidence based retention strategies. METHODS: We conducted semi structured interviews with 17 neurosurgeons working in 9 provinces of Iran between September and November 2014. We included physicians remaining to work in a particular community for at least 3 years and asked them about the factors influenced their decision to retain in a work place. Data were thematically analyzed using "framework approach" for qualitative research. RESULTS: Satisfaction with monetary incentives, availability of adequate clinical infrastructure in a community and appropriate working condition were most commonly cited factors mentioned by all participants as key reasons for retention. Furthermore elements which contributed to the quality of living condition, personal background and incentives, family convenience were emphasized by majority of them. A small number of participants mentioned opportunity for continuing learning and updating knowledge as well as supportive organizational policies as important motivators in a workplace. CONCLUSION: Ministry of Health and Medical Education (MOHME) should consider a multifaceted and holistic approach to improve neurosurgeons' retention in their work location. Our findings suggests a combination of financial remuneration, establishment of adequate hospitals and clinical facilities, collaborative working environment with reasonable workload, proper living condition, family support and facilities for professional development to be employed as an effective strategy for promoting physicians' retention.
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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 | 0,022 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».