Too Poor to Leave, Too Rich to Stay: Developmental and Global Health Correlates of Physician Migration to the United States, Canada, Australia, and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We analyzed the relationship between physician migration from developing source countries to more developed host countries (brain drain) and the developmental and global health profiles of source countries. METHODS: We used a cross-section of 141 countries that lost emigrating physicians to the 4 major destinations: the United States, Canada, Australia, and the United Kingdom. For each source country, we defined physician migration density as the number of migrant physicians per 1000 population practicing in any of the 4 major destination countries. RESULTS: Source countries with better human resources for health, more economic and developmental progress, and better health status appear to lose proportionately more physicians than the more disadvantaged countries. Higher physician migration density is associated with higher current physician (r=0.42, P< .001), nurse (r=0.27, P=.001), and public health (r=0.48, P=.001) workforce densities and more medical schools (r=0.53, P<.001). CONCLUSIONS: Policymakers should realize that physician migration is positively related to better health systems and development in source countries. In view of the "train, retain, and sustain" perspective of public health workforce policies, physician retention should become even more important to countries growing richer, whereas poorer countries must invest more in training policies.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».