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Enregistrement W4403850419 · doi:10.1016/j.healthpol.2024.105190

Do international medical graduates’ recruitment policies help to overcome healthcare shortage areas in developed countries? A systematic review

2024· review· en· W4403850419 sur OpenAlexaboutno aff
Loup Beduchaud, Enoa Celingant, Iñaki Blanco-Cazeaux

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Economic shortageHealth careRural areaMedicineEconomic growthHealthcare systemRural healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review investigates the effectiveness of utilizing foreign physicians or International Medical Graduates to alleviate medical shortages in rural and underserved areas of developed countries. Conducted in February 2024, this systematic review follows PRISMA 2020 guidelines, analysing 15 English-language studies from the United States, Canada, Australia, and New Zealand. The focus is on comparing physicians with international graduation to national graduates in rural and underserved contexts. Results reveal diverse trends across countries: in the United States, national graduates are generally more represented in rural areas, while foreign physicians are more prevalent in Health Professional Shortage Areas. In Canada, foreign graduates are more common in rural areas, varying by province. Australia and New Zealand show foreign physicians practicing more in rural areas than national counterparts. This study underscores significant reliance on foreign physicians to mitigate rural healthcare disparities. While this strategy partially addresses immediate shortages, long-term effectiveness is uncertain due to retention and integration challenges. Future policies should focus on sustainable solutions for equitable healthcare access and physicians' retention in underserved areas. This review emphasizes also the need for Europe-specific studies and further evaluation of policy effectiveness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,008

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.

Tête enseignante Opus0,296
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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