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Enregistrement W4414181654 · doi:10.1192/j.eurpsy.2025.742

Happy in The Homeland? Satisfaction with Life and its Correlation with Flourishing and Affect Balance in Foreign-trained physicians who have Repatriated to Pakistan

2025· article· en· W4414181654 sur OpenAlexaboutno aff
Mehreen Fatima, Ayisha Hashmi, Muhammad Farooq

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Nonprobability samplingLife satisfactionLogistic regressionWorkforceCorrelationFlourishingNegative correlationOrdered logit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction International Medical Graduates add up to nearly one-third (23-28%) of the total physician workforce in the US, the UK, Australia, and Canada, of which around 40%-75% are from low-income countries. Pakistan is one of the three leading source countries following India and the Philippines. As per 2002 statistics by the Bureau of Emigration and Foreign Employment, only 10-15% of emigrated Pakistani physicians repatriate. No official data on the exact number of repatriated Pakistani physicians are available. This is the first original study that assessed satisfaction with life in physicians repatriating to a lower-middle-income country. Objectives To assess satisfaction with life (SWL) and its correlation with psychological well-being in foreign-trained, repatriated Pakistani physicians. Methods We conducted this cross-sectional study from April’22 to Nov’23, through purposive sampling among foreign-trained Pakistani physicians who repatriated at least three months before participating. We used the Scale of Positive and Negative Emotions (SPANE), Flourishing Scale, and Satisfaction with Life (SWL) scale. After transforming data to normality in SPSS 25 through the Distribution Fraction method, the independent sample t-test, and one-way ANOVA were applied. We assessed the correlation between affect balance, flourishing, and SWL through Pearson’s correlation and ascertained the predictors of SWL through binary logistic regression (α=0.05). Results Of 109 respondents, the majority (70.6%) were males, from Punjab (83.5%), trained in USA/Canada (68.8%), and from the private sector (69.7%), with a Mean±SD age of 47.31±7.9. The total Mean ± SD SWL scores were 27.48± 5.03. 99 (90.8%) were satisfied with life while only 9.2% weren’t. The currently married respondents (27.8±4.9 vs 24.6±5.4, p=0.04) while those from Sindh and KPK provinces had lower scores. We found a positive moderate correlation between SWL and flourishing (r=0.488), positive emotions (r=0.391), and affect balance (r=0.327) all at p=<0.001. We found good fitness of the final model with SWL as the outcome variable and Flourishing and Overall Affect Balance as predictors: Omnibus Tests of Model Coefficients (p=0.001) and Hosmer and Lemeshow tests (p=0.322). Only flourishing predicted SWL and with higher perceived flourishing, there were 1.3x higher odds of SWL. Conclusions This is the pioneer study to have addressed SWL and its correlation with psychological well-being in repatriated physicians, who using their skill sets and expertise, may help strengthen the healthcare system of the lower-middle income countries of origin, hence it’s imperative to identify factors linked to their psychological well-being. We recommend further research on this particularly qualitative exploration. Disclosure of Interest None Declared

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2025
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