Obstetric competence among referral healthcare providers in Mali
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the factors associated with obstetric competency and clinical practice among obstetric care providers in referral health centers in Mali. METHODS: The present cross-sectional study was conducted between March and May 2012 among 140 obstetric care providers (obstetric nurses, midwives, and physicians) working in referral health centers in Mali. Emergency obstetric care knowledge and skills were evaluated with clinical vignettes developed using national Malian guidelines. The vignettes covered 5 areas of emergency obstetric care, and the results were used to generate a competency score. A backward stepwise random-effects model using a maximum likelihood estimator was applied to evaluate variables independently associated with competency score. RESULTS: Out of 100, the mean±SD score was 57.8±11.2 for obstetric nurses, 66.4±14.7 for midwifes, and 78.6±13.4 for physicians (P<0.001). Three variables were significantly associated with a higher competency score: professional qualification, working in an urban setting, and working in a health center with a smaller number of obstetric care providers. CONCLUSION: Increasing the in-service training of both rural staff and lower-level healthcare workers working in larger health centers via facility-based maternal death reviews might help to improve clinical practice and maternal health outcomes.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».