Factors Associated with the Migration Intention of Clinical Dental Students in a Nigerian Institution: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International migration of health workers is not a new phenomenon, but has been on the increase in recent times and may not change soon. This study assessed the migration intention of clinical students studying Dental Surgery in a Nigerian institution. It specifically assessed the reasons behind the intention and the plan to return afterwards. METHODS: This was a cross-sectional descriptive study of 136 clinical dental students at the University of Nigeria, Nsukka. Data on socio-demographic profile, migration intention, reasons for migration, and intention to return was collected using self-administered questionnaires. Prevalence of migration intention and the association between age, sex, class level, and intention to migrate was conducted using Chi square test. All the associated factors were considered significant if P < 0.05. Logistic regression analysis was conducted to determine factors that are associated with migration before housemanship. RESULTS: There were 61 (44.9%) male and 75 (55.1%) female study participants giving a response rate of 136 (90.7%) out of 150 questionnaires shared. Their age ranged from 21 to 32 years and the mean age was 24.32 ± 2.0 years. One hundred and fourteen (83.8%) of the study participants had the intention of migrating after graduation. Lack of facilities 105 (77.2%) and poor management of the health sector 104 (76.5%) were the major reasons for migrating. CONCLUSION: Majority of the students have the intention of migrating to other countries and a quarter do not intend to return. Poor management of health sector and the desire to gain clinical experience were major factors that affected migration intention.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».