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Enregistrement W2597910152 · doi:10.1186/s12960-017-0198-z

An examination of the causes, consequences, and policy responses to the migration of highly trained health personnel from the Philippines: the high cost of living/leaving—a mixed method study

2017· article· en· W2597910152 sur OpenAlexafffund
Erlinda Castro Palaganas, Denise L. Spitzer, Maria Midea M. Kabamalan, Marian Caterial Sanchez, Ruel Dupan Caricativo, Vivien Runnels, Ronald Labonté, Gail Tomblin Murphy, Ivy Lynn Bourgeault

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContext (archaeology)Health policyHealth services researchEconomic growthSierra leoneUnderemploymentHealth careMedicineBusinessSocioeconomicsSociologyEconomicsGeographyUnemployment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dramatic increases in the migration of human resources for health (HRH) from developing countries like the Philippines can have consequences on the sustainability of health systems. In this paper, we trace the outflows of HRH from the Philippines, map out its key causes and consequences, and identify relevant policy responses. METHODS: This mixed method study employed a decentered, comparative approach that involved three phases: (a) a scoping review on health workers' migration of relevant policy documents and academic literature on health workers' migration from the Philippines; and primary data collection with (b) 37 key stakeholders and (c) household surveys with seven doctors, 329 nurses, 66 midwives, and 18 physical therapists. RESULTS: Filipino health worker migration is best understood within the context of macro-, meso-, and micro-level factors that are situated within the political, economic, and historical/colonial legacy of the country. Underfunding of the health system and un- or underemployment were push factors for migration, as were concerns for security in the Philippines, the ability to practice to full scope or to have opportunities for career advancement. The migration of health workers has both negative and positive consequences for the Philippine health system and its health workers. Stakeholders focused on issues such as on brain drain, gain, and circulation, and on opportunities for knowledge and technology transfer. Concomitantly, migration has resulted in the loss of investment in human capital. The gap in the supply of health workers has affected the quality of care delivered, especially in rural areas. The opening of overseas opportunities has commercialized health education, compromised its quality, and stripped the country of skilled learning facilitators. The social cost of migration has affected émigrés and their families. At the household level, migration has engendered increased consumerism and materialism and fostered dependency on overseas remittances. Addressing these gaps requires time and resources. At the same time, migration is, however, seen by some as an opportunity for professional growth and enhancement, and as a window for drafting more effective national and inter-country policy responses to HRH mobility. CONCLUSIONS: Unless socioeconomic conditions are improved and health professionals are provided with better incentives, staying in the Philippines will not be a viable option. The massive expansion in education and training designed specifically for outmigration creates a domestic supply of health workers who cannot be absorbed by a system that is underfunded. This results in a paradox of underservice, especially in rural and remote areas, at the same time as underemployment and outmigration. Policy responses to this paradox have not yet been appropriately aligned to capture the multilayered and complex nature of these intersecting phenomena.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations138
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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