A Descriptive, Cross-Sectional Study of Ugandan Students in Health Care Education regarding Postgraduate Migration and Future Practice
Notice bibliographique
Résumé
A growing challenge of globalization is the migration of many healthcare trainees to richer nations when they complete their education. This loss of intellectual capital compromises the ability of low-income countries to provide adequate health care. Despite recognition of this loss most African nations keep no track of those they train. Effective investment in health care demands retention of this resource; the ability to direct healthcare providers where needed; understanding of local factors driving migration, choices regarding postgraduate training abroad, and future practice preference. Self-administered questionnaires were distributed to a random sample of 200 Uganda College of Health Sciences students for anonymous completion; <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mn>141</mml:mn><mml:mo>/</mml:mo><mml:mn>200</mml:mn></mml:mrow></mml:math> (70.5%) were completed; 84% of respondents intended to pursue postgraduate studies abroad; 63% to migrate within five years of graduation; 57% to work in urban areas. While partly due to global trends and awareness of international opportunities, this negative trend of migration and shunning rural practice is also influenced by sociopolitical and educational elements within Uganda. One option (adopted elsewhere) is mandatory practice in government community health centers for a period following graduation. But the ethics, consequences, and implications of current international migratory trends need to be addressed locally and by the global medical education community.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».