Why move abroad? Factors influencing migration intentions of final year students of health-related disciplines in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited human resource for health may impede the attainment of health-related sustainable development goals in low-income countries. This study aims to identify migration factors among final-year students of health-related disciplines at a Nigerian university, reflecting trends in Nigeria and sub-Saharan African countries. METHODS: A cross-sectional study was conducted using a semi-structured, self-administered questionnaire to collect data from 402 final-year students of Medicine/Dentistry, Nursing, Pharmacy and Occupational therapy Physiotherapy at Obafemi Awolowo University, Ile Ife. Univariate, bivariate and multivariate data analysis were conducted and a p-value < 0.05 was taken as statistically significant. RESULTS: The mean age of the respondents was 24.3 ± 2.3 years. Most (326; 81.1%) respondents had intentions to migrate and majority (216; 53.7%) of respondents had an unfavourable attitude towards practising in Nigeria. Students of Nursing constitute the highest proportion (68; 91.9%) of those willing to migrate (p = 0.009). The common preferred destinations for those who intend to migrate were the United Kingdom (84; 25.8%), Canada (81; 24.8%), and the United States of America (68; 20.9%). Respondents who had favourable attitude towards practicing abroad (AO.R: 2.9; 95% C.I 1.6-5.2; p = 0.001) were three times more likely to have migration intentions compared with those who had an unfavourable attitude towards practicing abroad, while the odds for those who had favourable attitude towards practicing in Nigeria (AO.R: 0.4; 95% C.I 0.2-0.7; p = 0.002) was two times less than those who had an unfavourable attitude towards practice in Nigeria. Respondents who desire specialist training (AO.R: 3.0; 95% C.I 1.7-5.4; p < 0.001) were three times more likely to have intention to migrate abroad when compared to those who were undecided or had no desire to pursue specialist training. CONCLUSION: Most respondents had the intention to migrate abroad after graduation and this could be attributed to the desire for specialist training and their attitude towards practising in Nigeria. Interventions aimed at improving specialist training in Nigeria and incentivizing health care practice may reduce migration trends among Nigeria's health professionals in training.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».