Physician-Suggested Innovative Methods for Health System Resilience amidst Workforce Emigration and Sociopolitical Unrest in Nigeria: A Survey-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physician emigration (the brain drain) and sociopolitical unrest significantly contribute to the instability of many low- and middle-income countries’ healthcare systems. However, limited literature captures the locally driven and context specific suggestions to promote and sustain these health systems’ resilience. Thus, the purpose of this study is to 1) understand the effects of physician emigration and sociopolitical unrest on Nigeria’s healthcare system, and to 2) synthesize solutions suggested by Nigeria-trained physicians in the form of a resilience framework. Methods: An anonymous online survey was conducted among Nigeria-trained physicians. Respondents were recruited using convenience and snowball sampling methods via a WhatsApp group for Nigeria-trained doctors. Quantitative data were analyzed using Stata 17 and qualitative themes were coded by two independent researchers. Results: The final sample included 49 Nigeria-trained physicians—35 physicians practicing in Nigeria and 14 emigrated physicians. All of the physicians currently practicing in Nigeria have considered emigrating, with 79% of them having concrete plans to emigrate in the next five years. Among emigrated physicians, factors such as remuneration (92%) and socioeconomic state of the country (92%) contributed to their decision to emigrate. Suggestions to enhance health system resilience fell into six broad themes: 1) policy and politics, 2) funding and resources, 3) organization and structure, 4) training and education, 5) research and primary health, and 6) health for peace initiatives. Conclusions: The healthcare system is currently unstable and vulnerable due to physician emigration and sociopolitical unrest. To develop and implement solutions to mitigate these issues, capturing the locally trained physicians’ perspectives are critical. While each country’s healthcare system is unique, countries with similar strains can adapt this model for resilience building. Future studies should focus on adapting the model in different countries with policy-level action points.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».