South African physician emigration and return migration, 1991–2017: a trend analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although critical for understanding health labour market trends in low- and middle-income countries (LMICs), longitudinal LMIC health worker emigration and return migration trends are not routinely documented. This article seeks to better understand SA's trends in physician emigration and return migration and whether economic growth and related policies affect migration patterns. This study used physician registry data to analyse patterns of emigration and return migration only among SA-trained physicians registered to practice in top destination countries such as Australia, Canada, New Zealand, the USA or the UK between 1991 and 2017, which represent the top five emigration destinations for this group. A linear regression model analysed the relationship between migration trends (as dependent variables) and SA's economic growth, health financing and HIV prevalence (as independent variables). There has been a 6-fold decline in emigration rates from SA between 1991 and 2017 (from 1.8% to 0.3%/year), with declines in emigration to all five destination countries. About one in three (31.8% or 5095) SA physicians returned from destination countries as of 2017. Annual physician emigration fell by 0.16% for every $100 rise in SA GDP per capita (2011 international dollars) (95% confidence interval -0.60% to -0.086%). As of 2017, 21.6% (11 224) of all SA physicians had active registration in destination nations, down from a peak of 33.5% (16 366) in 2005, a decline largely due to return migration. Changes to the UK's licensing regulations likely affected migration patterns while the Global Code of Practice on International Recruitment contributed little to changes. A country's economic growth might influence physician emigration, with significant contribution from health workforce policy interventions. Return migration monitoring should be incorporated into health workforce planning.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».