Interventions for improving attraction and retention of health workers in rural and underserved areas: a systematic review of systematic reviews
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
BACKGROUND: Global health workforce shortages exist with disparities in the skill mix and distribution of health workers. Rural and underserved populations are often disadvantaged in terms of access to health care. METHODS: This systematic review summarized all systematic reviews that assessed interventions for improving attraction and retention of health workers in rural and underserved areas. We systematically searched selected electronic databases up to 31 March 2020. The authors independently screened the reviews, extracted data and assessed the certainty of evidence using GRADE. Review quality was assessed using the ROBIS tool. RESULTS: There was a paucity of evidence for the effectiveness of the various interventions. Regulatory measures were able to attract health workers to rural and underserved areas, particularly when obligations were attached to incentives. However, health workers were likely to relocate from these areas once their obligations were completed. Recruiting rural students and rural placements improved attraction and retention although most studies were without control groups, which made conclusions on effectiveness difficult. CONCLUSIONS: Cost-effective utilization of limited resources and the adoption and implementation of evidence-based health workforce policies and interventions that are tailored to meet national health system contexts and needs are essential.
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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 | 0,048 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle