Trend of health worker’s strike at a Tertiary Health Institution in North Central Nigeria
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.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Workers’ strike is a global phenomenon since antiquity. In Nigeria, health-care sector has been rocked by series of strikes spanning variable periods with immeasurable losses. Ethical consideration and inter-professional rivalry are the main concern attracting much debate in the health sector. The objectives of the study were to determine the trend of health worker’s strike actions, the main agitators, and to make some recommendations. Material and Methods: This was a retrospective study of the labor ward records of the Jos University Teaching Hospital from January 1, 1985, to December 31, 2019, duration of 35 years. The data were collated and analyzed using simple percentages and the figures corrected to the nearest decimal point. Results: A total of 42 strike actions, about 2 strikes/year. The trend shows a multi-modal pattern, with the highest peak of 5 strikes in 2004 and 2013. There were cumulatively 58.5 months of strikes out of the 442 months of the period of study, giving a percentage of 13.2%. While doctors had more frequent strikes (52.3%), non-doctors under the umbrella of Joint Health Sector Union and nurse/midwives accounted for over half (58.1%) of the duration of the strikes. The resident doctors are the main agitators of doctors’ strike accounting for about half (45.2%) of the total health workers’ strikes, while NMA accounted for only 3 (9.4.%). Most strike actions occur at the end of the year, with spill into the first quarter of the following year. Conclusion: Health workers’ strike remains a perennial problem. Inter-professional rivalry is a major challenge in the health sector with far reaching implication without immediate government intervention. Addressing challenges in the residency training program will go a long way in reducing doctors’ unrest in the health sector.
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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 | 0,023 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle