Examining the influence of country-level and health system factors on nursing and physician personnel production
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A key component to achieving good patient outcomes is having the right type and number of healthcare professionals with the right resources. Lack of investment in infrastructure required for producing and retaining adequate numbers of health professionals is one reason, and contextual factors related to socioeconomic development may further explain the trend. Therefore, this study sought to explore the relationships between country-level contextual factors and healthcare human resource production (defined as worker-to-population ratio) across 184 countries. METHODS: This exploratory observational study is grounded in complexity theory as a guiding framework. Variables were selected through a process that attempted to choose macro-level indicators identified by the interdisciplinary literature as known or likely to affect the number of healthcare workers in a country. The combination of these variables attempts to account for the gender- and class-sensitive identities of physicians and nurses. The analysis consisted of 1 year of publicly available data, using the most recently available year for each country where multiple regressions assessed how context may influence health worker production. Missing data were imputed using the ICE technique in STATA and the analyses rerun in R as an additional validity and rigor check. RESULTS: The models explained 63 % of the nurse/midwife-to-population ratio (pseudo R (2) = 0.627, p = 0.0000) and 73 % of the physician-to-population ratio (pseudo R (2) = 0.729, p = 0.0000). Average years of school in a country's population, emigration rates, beds-per-1000 population, and low-income country statuses were consistently statistically significant predictors of production, with percentage of public and private sector financing of healthcare showing mixed effects. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that the strength of political, social, and economic institutions does impact human resources for health production and lays a foundation for studying how macro-level contextual factors influence physician and nurse workforce supply. In particular, the results suggest that public and private investments in the education sector would provide the greatest rate of return to countries. The study offers a foundation from which longitudinal analyses can be conducted and identifies additional data that may help enhance the robustness of the models.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».