Retention strategies and interventions for health workers in rural and remote areas: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of the current review is to examine the association between exposure to strategies or interventions to retain health workers in rural and remote areas of high-income countries and improved retention rates. INTRODUCTION: Attracting and retaining sufficient healthcare staff to provide adequate services for residents of rural and remote areas is an international problem. High-income countries have specific challenges in staffing remote and rural areas; despite the majority of the population clustering in large cities, a significant number of communities are in rural, remote or frontier areas which may be perceived as less attractive locations in which to live and work. INCLUSION CRITERIA: The review will consider studies that include health workers in high-income countries where participants have been exposed to interventions, support measures or incentive programs to increase retention or workforce length of employment or reduce turnover for health workers in rural and remote areas. Analytical observational studies, case-control studies, analytical cross-sectional studies, descriptive observational study designs, and descriptive cross-sectional studies published from 2010 will be eligible for inclusion. METHODS: We will use the JBI methodology for reviews of risk and etiology. A range of databases will be searched. Two reviewers will screen, critically appraise eligible articles, and extract data from included studies. Data synthesis will be conducted, where feasible, with RevMan 5.3.5. A random effects model will be used to conduct meta-analyses. We will assess the certainty of the findings using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach.
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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 | 0,090 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,008 |
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 ».