Increasing Trend of Studying Abroad for Residency Training Among Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Physician emigration from developing and underdeveloped countries to developed countries is a growing problem that is taking place in current times and is an obstacle in achieving global health. Social circumstances, economic demands, as well as modern medical technologies and desire to pursue better career opportunities, are all driving factors for medical graduates’ emigration. This study investigates Turkish medical students’ intentions of pursuing residency training abroad and explores associated factors that play a significant role in instilling the tendency of moving overseas. A cross-sectional study was conducted at Ege University, Faculty of Medicine, İzmir, Turkey. Students’ future specialty intentions, preferred country for residency training, and the contributing factors in their decisions were questioned via an online survey questionnaire. Out of 617 students included in the study analysis, 183 (29.7%) expressed their desire for going abroad for residency training and Germany, United States of America, United Kingdom, and Canada were the top preferred destinations where 40 (25.3%) reported planning to stay permanently. Mother’s level of education and student’s training/ understanding of advanced levels of any foreign language were found significantly associated with the developed intention of going abroad for residency training. Qualitative analysis revealed better “living standards/conditions” was the most frequently uttered reason for studying abroad. It’s vital to know reasons out why medical school graduates want to go to another country. A better understanding of this issue will aid in developing actions to reduce the proclivity of medical graduates to relocate.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».