Strengthening healthcare delivery in <scp>H</scp>aiti through nursing continuing education
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this paper was to (1) highlight nursing continuing education as a key initiative for strengthening healthcare delivery in low-resource settings, and (2) provide an example of a nursing continuing education programme in Haiti. BACKGROUND: Haiti and other low-resource settings face extreme challenges including severe shortages of healthcare workers, high rates of nurse out-migration and variations in nurse competency at entry-to-practice. Nursing continuing education has the potential to address these challenges and improve healthcare delivery through enhanced nurse performance and retention; however, it is underutilized in low-resource settings. METHODS: A case study is presented from the Hôpital Universitaire de Mirebalais in Mirebalais, Haiti of a new nursing continuing education programme called the Beyond Expert Program. RESULTS: The case study highlights eight key dimensions of nursing continuing education in low-resource settings: (1) involving local stakeholders in planning process, (2) targeting programme to nurse participant level and area of care, (3) basing course content on local context, (4) including diverse range of nursing topics, (5) using participatory teaching methods, (6) addressing resource constraints in time and scheduling, (7) evaluating and monitoring outcomes, and (8) establishing partnerships. The case study provides guidance for others wishing to develop programmes in similar settings. CONCLUSION: Creating a nursing continuing education programme in a low-resource setting is possible when there is commitment and engagement for nursing continuing education at all levels of the organization. IMPLICATIONS FOR NURSING AND HEALTH POLICY: Our report suggests a need for policy-makers in resource-limited settings to make greater investments in nursing continuing education as a focus of human resources for health, as it is an important strategy for promoting nurse retention, building the knowledge and skill of the existing nursing workforce, and raising the image of nursing in low-resource settings.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».