MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2768569406 · doi:10.5539/gjhs.v10n1p1

The Attrition and Migration Behaviour among Hungarian Radiographers

2017· article· en· W2768569406 sur OpenAlexvenueno aff
Dávid Sipos, Csaba Vandulek, Melinda Cs. Petone, András Kedves, Attila Pandur, I Boncz, József Betlehem, Imre Repa, Árṕad Kov́acs

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttritionDescriptive statisticsTest (biology)Sample (material)PsychologyHealth careAnalysis of varianceMedicineNursingFamily medicineMedical educationStatisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Organizations are social systems where human resources are the most important factors. In recent years, healthcare employers have assigned a high priority to the recruitment of educated health professionals. The aim of our study was to identify the possible reasons behind the migration and attrition behaviour among Hungarian radiographers. We were interested whether the professional staff have ideas across borders which can be connected with attrition.MATERIAL & METHODS: In our cross-sectional retrospective study we used a self designed questionnaire and the Effort-Reward Imbalance (ERI) Questionnaire’s shortened version. Our target group were active radiographers with BSC radiography degree. The study sample counted 216 radiographers (n=216). For data analysis we used the SPSS 13.0. Variance analysis, paired sample T-test, Chi-square test, linear regression and descriptive statistics were used with the performed probability of 95% (p<0.05).RESULTS: 30.6% of responders (n=66) were considering working abroad, 40.3% (n=87) of responders remain in Hungary. At the age group of 20–30 we can observe significant relationship between the working opportunity abroad (p=0.001). The migration tendency was specific for radiographers with no children (n=54). We found a significant relationship between the working ability abroad and the radiographers’ years spent working in the healthcare system (p=0.008). 41.7% of respondents (n=90) think that it would be a favorable option to making a career change. We also found a significant relationship between the possibility of working abroad and the desire for higher wages and the lack of making career advancements as a radiographer (p=0.001; p=0.001).CONCLUSION: Correlation of our results with similar research was difficult because very few researchers put their interest into radiographers. In respect to other healthcare workers (eg.: nurses, physiotherapists) our result correlate well with the literature. Our research provides a broad view of the migration and attrition tendency among Hungarian radiographers and its underlying causes. According to our study changes should be implemented in the Hungarian system to keep the younger radiographers home.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,404 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health ScienceMême sujetGlobal Health Workforce IssuesTravaux en français237 207