Emigration plans after graduation of clinical medical students of ebonyi state university Abakaliki, Nigeria: Implications for policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the emigration plans after graduation of clinical medical students of Ebonyi State University Abakaliki, Nigeria. METHODS: A descriptive cross-sectional study design was used. All clinical medical students of the University willing to participate were included. Information was obtained using a pre-tested self-administered questionnaire. Outcome measure included proportion of students willing to emigrate and those willing to practice in rural areas after graduation. RESULTS: A total of 285 students participated in the study, (response rate, 92.5%). Majority, 93.3% intend to pursue specialist training after graduation. Minor proportion, 13.9% intend to specialize in Nigeria, whereas 74.4% prefer to specialize outside Nigeria. Major reasons for preferring specialist training abroad included good equipment/facilities, 33.8%, better remuneration/quality of life, 27.8%; and improved skills, 18.7%. Countries of interest for training outside Nigeria included Canada, 28.3%; United Kingdom, 23.2%; and the United States of America, 18.2%. Minor proportion, 17.2% intend to practice in rural area after graduation. Predictors of willingness to emigrate included being in 400 level class, (adjusted odds ratio (AOR) =2.0, 95% CI = 1.1-4.1), being single, AOR = 4.0, 95% CI = 1.2-13.3) and having decided on specialty of choice, (AOR = 2.6, 95% CI = 1.5-4.5). Predictors of willingness to serve in rural area included family residence in urban area, (AOR = 0.2, 95% CI = 0.2-0.8) and intention to specialize in Nigeria, (AOR = 3.7, 95% CI = 1.6-8.5). CONCLUSIONS: Majority of students intend to pursue specialist training and prefer training abroad. Minor proportions were willing to specialize in Nigeria and serve in rural areas. The students may have perceived medical practice in Nigeria as serving in rural areas hence students willing to work in rural areas were more likely to specialize in Nigeria. This may adversely affect health service delivery in Nigeria if left unchecked. Nigerian authorities should ensure that medical graduates willing to practice in Nigeria are not deterred. Also, plans to encourage doctors to practice in Nigeria should receive desired attention.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».