A mixed-methods study of health worker migration from Jamaica
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study sought to better understand the drivers of migration, its consequences, and the various strategies countries have employed to mitigate its negative impacts. The study was conducted in four countries-Jamaica, India, the Philippines, and South Africa-that have historically been 'sources' of health workers migrating to other countries. The aim of this paper is to present the findings from the Jamaica portion of the study. METHODS: Data were collected using surveys of Jamaica's generalist and specialist physicians, nurses, midwives, and dental auxiliaries, as well as structured interviews with key informants representing government ministries, professional associations, regional health authorities, healthcare facilities, and educational institutions. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics and regression models. Qualitative data were analyzed thematically. Multiple stakeholder engagement workshops were held across Jamaica to share and validate the study findings and discuss implications for the country. RESULTS: Migration of health workers from Jamaica continues to be prevalent. Its causes are numerous, long-standing, and systemic, and are largely based around differences in living and working conditions between Jamaica and 'destination' countries. There is minimal formal tracking of health worker migration from Jamaica, making scientific analysis of its consequences difficult. Although there is evidence of numerous national and international efforts to manage and mitigate the negative impacts of migration, there is little evidence of the implementation or effectiveness of such efforts. Potential additional strategies for better managing the migration of Jamaica's health workers include the use of information systems to formally monitor migration, updating the national cadre system for employment of health personnel, ensuring existing personnel management policies, such as bonding, are both clearly understood and equitably enforced, and providing greater formal and informal recognition of health personnel. CONCLUSION: Although historically common, migration of Jamaica's health workers is poorly monitored and understood. Improved management of the migration of Jamaica's health workers requires collaboration from stakeholders across multiple sectors. Indeed, participating stakeholders identified a wide range of potential strategies to better manage migration of Jamaica's health workers, the implementation and testing of which will have potential benefits to Jamaica as well as other 'source' countries.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».