Driving factors of brain drain among medical students of the university of abuja college of health sciences, nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Brain drain which is the large-scale migration of highly trained professionals from low- and middle-income countries to wealthier nations, has emerged as a critical challenge to healthcare workforce stability in sub-Saharan Africa. Nigeria faces a particularly acute crisis, with medical students increasingly expressing the intention to migrate. To identify the key driving factors influencing the intention of medical students at the University of Abuja College of Health Sciences to emigrate after graduation. A cross-sectional descriptive study was conducted among 236 medical students selected via stratified random sampling. Data were collected using a structured, interviewer-administered questionnaire capturing socio-demographic characteristics, migration intentions, timing of intended departure, preferred destinations, and reasons for leaving or staying. Analysis was performed using SPSS version 26, with results presented in frequencies and percentages. A total of 73.7% of respondents expressed an intention to leave Nigeria after graduation, with 31.4% planning to do so within two years post-graduation. The most cited reason for migration was the pursuit of a safer and better working environment (30.1%), followed by higher salaries abroad (20.3%). The United Kingdom (19.5%), USA (16.9%), and Canada (16.5%) were the most preferred destinations. The migration intentions of medical students in Nigeria are driven primarily by poor working conditions, inadequate remuneration, and personal safety concerns. Urgent policy measures, including improved working environments, competitive renumerations, and strategic retention incentives, are required to avert further loss of the country’s future healthcare workforce.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».