Determining the efficacy of national strategies aimed at addressing the challenges facing health personnel working in rural areas in KwaZulu-Natal, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shortages of Human Resources for Health (HRH) in rural areas are often driven by poor working and living conditions, inadequate salaries and benefits, lack of training and career development opportunities amongst others. The South African government has adopted a human resource strategy for the health sector in 2011 aimed at addressing these challenges. AIM: This study reviews the challenges faced by health personnel against government strategies aimed at attracting and retaining health personnel in these underserved areas. SETTING: The study was conducted in six primary health care service sites in the Hlabisa sub-district of Umkhanyakude, located in northern KwaZulu-Natal, South Africa. METHODS: The study population comprised 25 health workers including 11 professional nurses, 4 staff nurses and 10 doctors (4 medical doctors, 3 foreign medical doctors and 3 doctors undertaking community service). Qualitative data were collected from semi-structured interviews and analysed using thematic analysis. RESULTS: Government initiatives including the rural allowance, deployment of foreign medical doctors and the presence of health personnel undertaking their community service in rural areas are positively viewed by health personnel working in rural health facilities. However, poor living and working conditions, together with inadequate personal development opportunities, remain unresolved challenges. It is these challenges that will continue to dissuade experienced health personnel from remaining in these underserved areas. CONCLUSION: South Africa's HRH strategy for the Health Sector 2012/13-2015/16 had highlighted the key challenges raised by respondents and identified strategies aimed at addressing these challenges. Implementation of these strategies is key to improving both living and working conditions, and providing health personnel with opportunities for further development will require inter-ministerial collaboration if the HRH 2030 objectives are to be realised.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».