Job Satisfaction and Intention of Primary Healthcare Workers to Leave: A Cross-Sectional Study in a Local Government Area in Lagos, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The increased intention of healthcare workers to leave the health sector is one of the many negative impacts of job dissatisfaction and poor working conditions among healthcare workers in Nigeria. This study assessed the level of job satisfaction and the intention of leaving the country or medical practice among primary healthcare workers in Lagos, Nigeria. The study was a descriptive cross-sectional among 235 respondents, selected using a multistage sampling method. An adapted self-administered questionnaire from the Minnesota questionnaire short form and the Job Description Index (JDI) was used for data collection. Data were analyzed with Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 22.0. Descriptive statistics were performed while Chi-square was used to determine the association between categorical variables and the level of significance was set at p <0.05. About half (50.6%) of the healthcare workers were satisfied with their jobs. Highest score 37.00 (32-40) for job satisfaction was found in the domain of management process; while the lowest score 16.00 (13-20) was found in the salary domain. The majority of the healthcare workers 201(85.5%) had the intention of leaving Nigeria for a better opportunity abroad. Healthcare workers were satisfied with the management process but dissatisfied with pay. Targeted interventions to improve the morale of healthcare workers at the primary healthcare level is recommended.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».