Obstetric competence among primary healthcare workers in Mali
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine individual and contextual factors associated with emergency obstetric and neonatal care (EmONC) competency among primary healthcare staff in Mali. METHODS: Between November 2011 and April 2012, a competency test was administered to 196 healthcare workers in 65 community health centers in Mali. The test was scored from 0 to 100, and differences among 5 areas of EmONC were assessed. A multilevel linear regression model was used to determine individual and contextual factors associated with score. RESULTS: The mean score was 66.7 (minimum, 15.9; maximum, 97.7). Knowledge was most deficient for postpartum infection and hypertensive complications. Type of health worker, years of experience, number of days absent, and availability of guidelines for management of obstetric complications within the health center were positively associated with test score (P<0.05). Availability of guidelines was associated with higher competency of physicians, health technicians, and obstetric nurses (P<0.001), and seemed to influence the competency of healthcare workers with fewer than 10 years of experience in particular. CONCLUSION: Guidelines must be developed that will facilitate standardization of the management of postpartum infection and other less common complications for which healthcare workers show low competence. Strategies to increase use of these guidelines will be necessary.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».