Migration of Junior Doctors: The Case of Psychiatric Trainees in Portugal
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the last few decades, the rates of international medical migration have continuously risen. In Psychiatry, there is great disparity in the workforce between high and low-income countries. Yet, little is known about the 'push' and 'pull' factors and the migratory intentions of trainees. This study aims to assess the factors impacting the decisions of psychiatric trainees in Portugal towards migration. MATERIAL AND METHODS: A questionnaire was developed in the Brain Drain study and was distributed to psychiatric trainees in Portugal. RESULTS: The sample consists of 104 psychiatric trainees (60.6% female). Overall, 40.4% of the trainees had prior experience of living abroad and the majority (96.9%) felt that this experience influenced their attitude towards migration in a positive way. About 75% of trainees had 'ever' considered leaving the country, but the majority (70.0%) had not taken any 'practical steps' towards migration. The main reasons to stay in Portugal were personal, while the main reason to leave was financial. The majority of the trainees (55.7%) were dissatisfied or very dissatisfied with their income, working conditions and academic opportunities. DISCUSSION: Working conditions, salaries and academic opportunities are the main triggers for the migration of psychiatric trainees from Portugal. CONCLUSION: These results may inform the decisions of stakeholders in the health and education sectors and point out the necessary investments required and the impact it may have on the workforce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».