The impact of the “Brain Drain” involving Saudi physicians: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to elucidate the brain drain phenomenon involving Saudi medical students by assessing their characteristics and intentions and related factors. Materials and Methods: A cross-sectional survey-based study conducted at Qassim University, Saudi Arabia. The subjects included 150 prefinal or final year medical students, who completed a modified version of a questionnaire developed by Akl et al. Results: Ninety-six students intended to study abroad with 48 and 33 planning to study in Canada and the USA, respectively. Country preference differed according to class ranking, and 69% and 33.3% of students in the top and bottom thirds of the class intended to study in Canada (P = 0.047). Male students were more likely to express the intention to study abroad. However, women were significantly more likely to remain abroad relative to males (P < 0.001). The only factor associated with intention to study abroad was the year of study and those in the final year were 60% less likely to express an intention to study abroad relative to those in prefinal years (P = 0.012). Conclusion: Most of our individuals intended to study abroad. It was varied according to gender differences. The primarily destination is Canada. This could present a challenge in meeting the high demand for staff in the health-care service in Saudi Arabia and exacerbate the current shortage of physicians in future.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».