Evaluation of an educational program for essential newborn care in resource-limited settings: Essential Care for Every Baby
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Essential Care for Every Baby (ECEB) is an evidence-based educational program designed to increase cognitive knowledge and develop skills of health care professionals in essential newborn care in low-resource areas. The course focuses on the immediate care of the newborn after birth and during the first day or until discharge from the health facility. This study assessed the overall design of the course; the ability of facilitators to teach the course; and the knowledge and skills acquired by the learners. METHODS: Testing occurred at 2 global sites. Data from a facilitator evaluation survey, a learner satisfaction survey, a multiple choice question (MCQ) examination, performance on two objective structured clinical evaluations (OSCE), and pre- and post-course confidence assessments were analyzed using descriptive statistics. Pre-post course differences were examined. Comments on the evaluation form and post-course group discussions were analyzed to identify potential program improvements. RESULTS: Using ECEB course material, master trainers taught 12 facilitators in India and 11 in Kenya who subsequently taught 62 providers of newborn care in India and 64 in Kenya. Facilitators and learners were satisfied with their ability to teach and learn from the program. Confidence (3.5 to 5) and MCQ scores (India: pre 19.4, post 24.8; Kenya: pre 20.8, post 25.0) improved (p < 0.001). Most participants demonstrated satisfactory skills on the OSCEs. Qualitative data suggested the course was effective, but also identified areas for course improvement. These included additional time for hands-on practice, including practice in a clinical setting, the addition of video learning aids and the adaptation of content to conform to locally recommended practices. CONCLUSION: ECEB program was highly acceptable, demonstrated improved confidence, improved knowledge and developed skills. ECEB may improve newborn care in low resource settings if it is part of an overall implementation plan that addresses local needs and serves to further strengthen health systems.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».