Perceived healthcare workforce needs in Lebanon: a step towards informed human resources planning and professional development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research in various countries has previously investigated the competencies required for effective management of health care organizations. Yet, limited information is available on the skills and knowledge areas, which are currently lacking among the healthcare workforce employed in environments with limited resources. AIMS: The aim of this study was to assess the perceived healthcare workforce needs at the management and clinical/practice levels in Lebanon. METHODS: We conducted an exploratory Delphi study involving two panels of health care professionals and a nationwide survey of hospital directors to assess the skills needed and the healthcare occupations and specialties that are limited. RESULTS: Based on the Delphi study, the top five needed skills/knowledge areas were: professionalism, ethics, quality management and improvement, strategic planning, and communication. The need for information management and technology skills was reported by more than 50% of urban hospitals, and highlighted by the two panels in the Delphi study. Healthcare professionals reported willingness to take continuing education courses. Hospitals further indicated the availability of financial support and willingness to collaborate with educational institutions for employee training and continuing education. CONCLUSIONS: Our findings set the ground for future research investigating healthcare workforce issues in Lebanon and support evidence-based planning for health human resources. They may inform the development of national and local policies in the country, which address the human resources needs of the health care system to meet regional and national demands. Universities, professional syndicates, and nongovernmental organizations may leverage these findings to develop continuing education training and diplomas incorporating the competencies critical for the healthcare workforce.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle