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Enregistrement W1988645509 · doi:10.3325/cmj.2014.55.452

Emigration-related attitudes of the final year medical students in Croatia: a cross-sectional study at the dawn of the EU accession

2014· article· en· W1988645509 sur OpenAlexaboutno aff
Ivana Kolčić, Mihaela Čikeš, Kristina Boban, Jasna Bućan, Robert Likić, Goran Ćurić, Zoran Đogaš, Ozren Polašek

Notice bibliographique

RevueCroatian Medical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmigrationCroatianMedicineDemographyAccessionConfidence intervalCross-sectional studyOdds ratioSpecialtyHealth careFamily medicineGeographyPolitical scienceEuropean unionBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To investigate the emigration-related attitudes of final year medical students in Croatia at the dawn of the EU accession in 2013. METHODS: All final-year medical students at four Croatian medical schools (Zagreb, Rijeka, Split, and Osijek) were invited to participate in a cross-sectional survey on emigration attitudes. RESULTS: Among 260 respondents (response rate 61%), 90 students (35%) reported readiness for permanent emigration, expecting better quality of life (N=22, 31%), better health care organization (N=17, 24%), more professional challenges (N=10, 14%), or simply to get a job (N=8, 11%), while the least common expectation were greater earnings (N=7, 10%). The most common target countries were Germany (N=36, 40%), USA and Canada (N=15, 17%), and UK (N=10, 11%). In a multivariate analysis, readiness for permanent emigration was associated with an interest in undertaking a temporary training abroad (odds ratio [OR] 6.87; 95% confidence interval [CI] 2.83-16.72), while the belief that the preferred specialty could be obtained in Croatia appeared protective against emigration (OR 0.26; 95% CI 0.12-0.59). CONCLUSION: Despite shortages of health care workers in Croatia, the percentage of students with emigration propensity was rather high. Prevalent negative perception of the Croatian health care and recent Croatian accession to the EU pose a threat of losing newly graduated physicians to EU countries.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,425 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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