Geographic labour mobility and quality of life among healthcare workers in North America: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective To map the factors influencing labour mobility and the Quality of Life (QOL) domains among healthcare workers in North America. Study setting and design A scoping review was performed following the PRISMA-ScR guidelines. Data sources and analytic sample A literature search was conducted across eight databases: MEDLINE (Ovid), APA PsycINFO (Ovid), Embase (Ovid), Sociological Abstracts (ProQuest), Business Source Premier (EBSCO), International Bibliography of the Social Sciences (EBSCO), CINAHL (EBSCO), and Scopus (Elsevier), yielding 1,554 articles. Studies were included if they were empirical, focused on adults (18+) in North America who migrated for work, examined aspects of QOL or equivalent measures, and were published in English. The International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) framework was used to structure the data synthesis. Principal findings Nine studies met the eligibility criteria, revealing three overarching themes on how labour mobility influences QOL from different perspectives: (1) Social Perspectives, (2) Functional Perspectives, and (3) Individual Perspectives. Conclusions The findings underscore the importance of social networks for health workers regarding job opportunities, emotional support, and career guidance. However, persistent discrimination, particularly regarding credential recognition and workplace integration, limits career advancement and mobility. Promoting inclusive work environments and equitable policies are crucial for enhancing workforce mobility and QOL among healthcare workers.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».