Investigating the emigration intention of health care workers: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To (1) explore the intramigration experience of HCWs within Nigeria, (2) explore the migration intention of health care workers (HCWs) in Nigeria and (3) identify the predictors of migration intention among HCWs in Nigeria. DESIGN: Cross-sectional study. METHODS: The online survey was used to collect data from 513 HCWs in Nigeria between May and June 2023. Crude and adjusted logistic regression were used to identify factors associated with emigration intention. Analyses were performed on SPSS version 26 at a 95% confidence interval. RESULTS: The study found that 34.4% had intramigration experience, and the rate of intention to emigrate to work in another country was 80.1%. The United Kingdom was the most preferred destination (109 HCWs), followed by Canada (92 HCWs) and the United States (82 HCWs). At the multivariate level, emigration intention was associated with the experience of burnout and duration of practice as a HCW. Nurses had higher emigration intentions than medical doctors. CONCLUSIONS: Many HCWs in Nigeria appear to have emigration intent, and nurses are more likely to be willing to migrate than doctors. The Nigerian government may want to explore strategies to reverse the emigration intent of the HCWs in Nigeria.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».