K-8From Émigré Health Workers to Medical Tourists: when migration challenges health systems
Notice bibliographique
Résumé
A health system relies upon two groups of people: health workers, and patients. In recent decades both groups have been on the move globally. This is not a new phenomenon, but has both accelerated and shifted with global labour market opportunities and the global hunt for skilled labour in the case of health workers; and private investments in high-end health care in low- and middle-income countries (LMICs) providing lower-cost treatments, one of the key incentives for patients seeking care outside of their own country for uninsured or under-insured services. There is little dispute that the world faces a global shortage of health workers, which is likely to worsen in the years ahead. There is some disagreement on the extent to which health workers’ migratory choices affect health systems in their home countries, but a consistent pattern is that ‘push’ is a more determining element in such decisions than is ‘pull’. What do findings from a recent international comparative study on the causes and consequences of health workers ‘on the move’ imply about national and international efforts to ensure health equitable outcomes in both ‘source’ and ‘destination’ countries? A similar question applies to patient mobilities, and particularly the flow from high- to low- and middle-income countries. Using findings from another set of comparative studies, what policies might countries growing this ‘medical tourism’ sector pursue to ensure health equitable gains for all of their citizens, and to avoid a private-sector led global health care market from crowding out access to services in line with the Universal Health Care target of the Sustainable Development Goals? Finally, what role have neoliberal globalization policies and practices played in both sets of flows, and how might governments increase a countervailing emphasis on health equity within in their foreign policies?
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,006 |
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 ».