Effectiveness of financial incentives in exchange for rural and underserviced area return-of-service commitments: systematic review of the literature.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of programs that provide financial incentives to physicians in exchange for a rural or underserviced area return-of-service (ROS) commitment. METHODS: Medline and Ovid HealthSTAR databases were searched from 1966 to 2002. STUDY SELECTION: The initial search yielded 516 results. Bibliography review yielded additional references. Articles were excluded if they involved financial incentives to change physician behaviours or enhance profit. Ten publications were selected as the highest level of evidence available. The quality of the evidence was low and of limited applicability (1 retrospective and 1 prospective cohort study, the remainder cross-sectional surveys). Three studies were from Canada, 1 from New Zealand, and the remaining 6 were from the United States. RESULTS: Outcome measures included initial recruitment of physicians, buyout rates and long-term retention. The majority of studies reported effective recruitment despite high buyout rates in some US-based programs. Increasing Canadian tuition and debt among medical students may make these programs attractive. The 1 prospective cohort study on retention showed that physicians who chose voluntarily to go to a rural area were far more likely to stay long term than those who located there as an ROS commitment. Multidimensional programs appeared to be more successful than those relying on financial incentives alone. CONCLUSION: ROS programs to rural and underserviced areas have achieved their primary goal of short-term recruitment but have had less success with long-term retention. Additional research is needed to examine the cost effectiveness of existing ROS programs and the incorporation of other retention strategies, such as medical education initiatives, community and professional support, differential rural fees and alternate funding models.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle