The role of national policies to address rural allied health, nursing and dentistry workforce maldistribution
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Maldistribution of the health workforce between rural, remote and metropolitan communities contributes to longstanding health inequalities. Many developed countries have implemented policies to encourage health care professionals to work in rural and remote communities. This scoping review is an international synthesis of those policies, examining their effectiveness at recruiting and retaining nursing, dental and allied health professionals in rural communities. Study design: Using scoping review methods, we included primary research - published between 1 September 2009 and 30 June 2020 - that reported an evaluation of existing policy initiatives to address workforce maldistribution in high income countries with a land mass greater than 100 000 km(2). Data sources: We searched MEDLINE, Ovid Embase, Ovid Emcare, Informit, Scopus, and Web of Science. We screened 5169 articles for inclusion by title and abstract, of which we included 297 for full text screening. We then extracted data on 51 studies that had been conducted in Australia, the United States, Canada, United Kingdom and Norway. Data synthesis: We grouped the studies based on World Health Organization recommendations on recruitment and retention of health care workers: education strategies (n = 27), regulatory change (n = 11), financial incentives (n = 6), personal and professional support (n = 4), and approaches with multiple components (n = 3). Conclusion: Considerable work has occurred to address workforce maldistribution at a local level, underpinned by good practice guidelines, but rarely at scale or with explicit links to coherent overarching policy. To achieve policy aspirations, multiple synergistic evidence-based initiatives are needed, and implementation must be accompanied by well designed longitudinal evaluations that assess the effectiveness of policy objectives.
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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 | 0,058 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».