Source country perceptions, experiences, and recommendations regarding health workforce migration: a case study from the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Philippines continues to overproduce nurses for export. Little first-hand evidence exists from leading organisations in the Philippines concerning their experiences and perceptions in relation to Filipino nurse migration. What are their views about health workforce migration? This paper addresses this research gap by providing a source country perspective on Filipino nurse migration to Australia. METHODS: Focus-group interviews were conducted with key informants from nine Filipino organisations in the Philippines by an Australian-Filipino research team. The organisations were purposively selected and contacted in person, by phone, and/or email. Qualitative thematic analysis was performed using a coding framework. RESULTS: Health workforce migration is perceived to have both positive and negative consequences. On the one hand, emigration offers a welcome opportunity for individual Filipino nurses to migrate abroad in order to achieve economic, professional, lifestyle, and social benefits. On the other, as senior and experienced nurses are attracted overseas, this results in the maldistribution of health workers particularly affecting rural health outcomes for people in developing countries. Problems such as 'volunteerism' also emerged in our study. CONCLUSIONS: In the context of the WHO (2010) Code of Practice on the International Recruitment of Health Personnel it is to be hoped that, in the future, government recruiters, managers, and nursing leaders can utilise these insights in designing recruitment, orientation, and support programmes for migrant nurses that are more sensitive to the experience of the Philippines' education and health sectors and their needs.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».