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Enregistrement W3151396130 · doi:10.1093/heapol/czaa193

South African physician emigration and return migration, 1991–2017: a trend analysis

2020· article· en· W3151396130 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph Nwadiuko, Galen E. Switzer, Jaime Stern, Candy Day, Ligia Paina

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésEmigrationDestinationsPer capitaDemographyGeographyPer capita incomeDemographic economicsPopulationMedicineEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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