Physician Migration at its roots: Emigration Intentions and Preferences among Medical Students of a Nigerian University in the Niger Delta Region
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emigration of physicians from developing countries like Nigeria to industrialized countries has deprived the former of vital human health workforce. With the flight of doctors and the associated brain drain, poor economies and subsequent poor financing of the health sector, the health sector becomes overburdened with myriads of health issues. The study aimed to determine the emigration intentions and preferences of medical students, who are the future physicians. Method: This cross-sectional study was carried out among fourth - year medical students between August and October 2019. One hundred and thirty nine eligible students were enrolled. A semistructured questionnaire was used to collect the necessary data. Data was analyzed with SPSS software. Results: One hundred and three students completed the survey. Seventy respondents (68.0%) reported that they had intention to emigrate outside Nigeria. Only seventy one (68.9%) respondents believed that there were ample career opportunities in Nigeria. The preferred top destination countries were Canada and the United States of America. Lack of professional prospect (61.1% of responses) was the most common 'push factor' while opportunity to gain more experience (69.9%) and better working condition (49.5%) were the major 'pull factors. Emigration intention was negatively predicted by age and 'belief in career opportunities in home country' Conclusion: Most of the medical students in this study had intentions to emigrate aside their home country after graduation. There is a need for concerted efforts by the government, key stakeholders and individuals to stem the ugly tide of the medical brain drain. Keywords: Brain drain, Emigration, Medical students, Physicians, Nigeria
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».