“Brain drain” and “brain waste”: experiences of international medical graduates in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Aisha Lofters,1–4 Morgan Slater,2 Nishit Fumakia,2 Naomi Thulien51Department of Family and Community Medicine, University of Toronto, Toronto; 2Department of Family and Community Medicine, St Michael's Hospital, Toronto; 3Centre for Research on Inner City Health, The Keenan Research Centre in the Li Ka Shing Knowledge Institute of St Michael's Hospital, Toronto; 4Canadian Institutes of Health Research Strategic Training Fellowship, Transdisciplinary Understanding and Training on Research – Primary Health Care Program, London; 5Lawrence S Bloomberg Faculty of Nursing, University of Toronto, Toronto, ON, CanadaBackground: “Brain drain” is a colloquial term used to describe the migration of health care workers from low-income and middle-income countries to higher-income countries. The consequences of this migration can be significant for donor countries where physician densities are already low. In addition, a significant number of migrating physicians fall victim to “brain waste” upon arrival in higher-income countries, with their skills either underutilized or not utilized at all. In order to better understand the phenomena of brain drain and brain waste, we conducted an anonymous online survey of international medical graduates (IMGs) from low-income and middle-income countries who were actively pursuing a medical residency position in Ontario, Canada.Methods: Approximately 6,000 physicians were contacted by email and asked to fill out an online survey consisting of closed-ended and open-ended questions. The data collected were analyzed using both descriptive statistics and a thematic analysis approach.Results: A total of 483 IMGs responded to our survey and 462 were eligible for participation. Many were older physicians who had spent a considerable amount of time and money trying to obtain a medical residency position. The top five reasons for respondents choosing to emigrate from their home country were: socioeconomic or political situations in their home countries; better education for children; concerns about where to raise children; quality of facilities and equipment; and opportunities for professional advancement. These same reasons were the top five reasons given for choosing to immigrate to Canada. Themes that emerged from the qualitative responses pertaining to brain waste included feelings of anger, shame, desperation, and regret.Conclusion: Respondents overwhelmingly held the view that there are not enough residency positions available in Ontario and that this information is not clearly communicated to incoming IMGs. Brain waste appears common among IMGs who immigrate to Canada and should be made a priority for Canadian policy-makers.Keywords: global health, human resources
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».