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Enregistrement W4405649711 · doi:10.1186/s12913-024-12117-2

GP emigration from Ireland: an analysis of data from key destination countries

2024· article· en· W4405649711 sur OpenAlexaboutno aff
Holly Rose Hanlon, Éidín Ní Shé, John-Paul Byrne, Susan M. Smith, Andrew W. Murphy, Mike O’Callaghan, Niamh Humphries

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésEmigrationWorkforceMedicineIrishAusterityHealth carePopulationHealth policyPublic healthEconomic growthPolitical scienceNursingEnvironmental healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ireland is experiencing a general practitioner (GP) workforce crisis, facing an ageing workforce, a growing population with increased life expectancy, and increased complexity of patients. The GP crisis threatens access to primary care in Ireland, as well as Ireland's aim to transform into a primary-care centred system of universal healthcare via the proposed "Sláintecare" healthcare reforms. The challenges faced are common to many countries as health systems seek to expand their medical workforce post-pandemic. In addition Ireland has a legacy of austerity policies which impacted the health system, and triggered/generated largescale doctor emigration. However, little is known specifically about GP emigration and the role it potentially plays in the GP workforce crisis. This paper aims to address the gap in knowledge about the level of GP emigration from Ireland and consider the implications for the Irish health system and health systems internationally. METHODS: As Ireland does not formally collect routine data on GP emigration, this paper presents routinely collected secondary data from four key destination countries; Australia, New Zealand, the United Kingdom, and Canada, in order to gain an initial picture of GP emigration from Ireland to these countries, from 2012-2021. The data were in the form of medical registration and immigration (visa) data and both stock (the total number of GPs registered in a country in a given year) and flow data (the number of GPs entering a country in a given year) were collated, where available. RESULTS: The stock data shows a substantial cohort of Irish-trained doctors working in general practice in key destination countries. The flow data suggests a relatively small annual emigration flow of GPs from Ireland to individual countries. However when compared with the total numbers of GPs trained in Ireland each year, the numbers are notable. CONCLUSIONS: The available data suggests a mixed picture regarding GP emigration from Ireland. There is a significant stock of Irish-trained GPs abroad which perhaps represents a potential cohort of GPs who could be encouraged to return to practice in Ireland as part of Ireland's strategy for addressing the GP workforce crisis. The annual flow of GPs from Ireland to key destination countries, while small, should be monitored and factored into GP workforce planning. As global demand for GPs increases, countries will inevitably compete with each other to attract and retain GPs (see for example Australia's recent move to attract and recruit Irish trained GPs). The paper highlights the need for improved routine data on the GP workforce in Ireland, including the need for a national GP workforce dataset, in order to ensure that national workforce planning efforts are informed by the latest evidence on GP emigration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,379 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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