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Enregistrement W2990562061 · doi:10.22605/rrh5466

Strategic analysis of interventions to reduce physician shortages in rural regions

2019· article· en· W2990562061 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Charles-Le Moyne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionContext (archaeology)IncentiveMedicineHealth human resourcesBusinessPopulationHealth carePublic relationsEconomic growthNursingEnvironmental healthPolitical scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Physician shortages in rural regions of OECD countries has led to the development of regulatory, financial, educational and tailored interventions designed to reduce physician shortages. Studies evaluating these interventions report weak or inconclusive results. The objective of this research is to examine the strategic relevance of the interventions by identifying and prioritizing the determinants of physician shortages and analyzing the interventions based on their ability to target the determinants. METHODS: First, the determinants of physician shortages were identified and categorized using Mays et al's 2005 method for reviewing qualitative literature. Second, the determinants were prioritized based on importance, severity and solvability, using Lehmann et al's multilevel categorization of factors affecting attraction and retention. Third, the interventions were analyzed based on their ability to target the determinants through a document analysis as descriptive commentary from a policy analysis perspective. RESULTS: Three individual and 10 contextual (work, rural or international context) determinants of physician shortages were identified. Non-rural background, inadequate training and inadequate incentive structure were prioritized as level 1. Lack of professional support, poor work infrastructure and personal interests were prioritized as level 2. Poor rural infrastructure, inadequate supply planning and cultural difference were prioritized as level 3. Non-minority background, geography and climate, global migration and aging population were prioritized as level 4. Establishing rural medical schools targets the greatest number of priority determinants, followed by financial interventions targeting practicing physicians and non-traditional health services delivery strategies. Curriculum changes, professional support strategies, selective admission to medical schools, financially targeting student physicians and coercive regulatory measures follow. Community support strategies target the fewest number of determinants and trickle-down economic regulation targets none. CONCLUSION: Strategic analysis demonstrates that most interventions designed to reduce physician shortages in rural regions are strategically relevant because they address the priority determinants of physician shortages. A link is established between the determinants of physician shortages and the interventions, thereby addressing an important concern expressed in the literature. An original contribution is made to health human resources literature by relying on established theoretical frameworks to achieve a strategic analysis of the interventions.

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.

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)0,001
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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,389 · 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