MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2920814728 · doi:10.1186/s12960-019-0346-8

“Doctors ready to be posted are jobless on the street…” the deployment process and shortage of doctors in Tanzania

2019· article· en· W2920814728 sur OpenAlexfundno aff
Nathanael Sirili, Gasto Frumence, Angwara Kiwara, Mughwira Mwangu, Isabel Goicolea, Anna‐Karin Hurtig

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Health and Allied SciencesAfrican Population and Health Research CenterUmeå UniversitetMuhimbili University of Health and Allied SciencesInternational Development Research CentreStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésWorkforceHealth services researchQualitative researchHealth administrationGovernment (linguistics)TanzaniaPublic healthBusinessMedicineEconomic growthPublic relationsNursingSocioeconomicsSociologyPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization advocates that health workforce development is a continuum of three stages of entry, available workforce and exit. However, many studies have focused on addressing the shortage of numbers and the retention of doctors in rural and remote areas. The latter has left the contribution of the entry stage in particularly the deployment process on the shortage of health workforce less understood. This study therefore explored the experiences of medical doctors (MDs) on the deployment process after the internship period in Tanzania's health sector. METHODS: A qualitative case study that adopted chain referral sampling was used to conduct 20 key informant interviews with MDs who graduated between 2003 and 2009 from two Medical Universities in Tanzania between February and April 2016. These MDs were working in hospitals at different levels and Medical Universities in eight regions and five geo-political zones in the country. Information gathered was analysed using a qualitative content analysis approach. RESULTS: Experiences on the deployment process fall into three categories. First, "uncertainties around the first appointment" attributed to lack of effective strategies for identification of the pool of available MDs, indecision and limited vacancies for employment in the public sector and private sector and non-transparent and lengthy bureaucratic procedures in offering government employment. Second, "failure to respect individuals' preferences of work location" which were based on the influence of family ties, fear of the unknown rural environment among urbanized MDs and concern for career prospects. Third, "feelings of insecurity about being placed at a regional and district level" partly due to local government authorities being unprepared to receive and accommodate MDs and territorial protectionism among assistant medical officers. CONCLUSIONS: Experiences of MDs on the deployment process in Tanzania reveal many challenges that need to be addressed for the deployment to contribute better in availability of equitably distributed health workforce in the country. Short-term, mid-term and long-term strategies are needed to address these challenges. These strategies should focus on linking of the internship with the first appointment, work place preferences, defining and supporting career paths to health workers working under the local government authorities, improving the working relationships and team building at the work places and fostering rural attachment to medical students during medical training.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Resources for HealthMême sujetGlobal Health Workforce IssuesTravaux en français237 207