Poor retention does not have to be the rule: retention of volunteer community health workers in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Globally, health worker shortages continue to plague developing countries. Community health workers are increasingly being promoted to extend primary health care to underserved populations. Since 2004, Healthy Child Uganda (HCU) has trained volunteer community health workers in child health promotion in rural southwest Uganda. This study analyses the retention and motivation of volunteer community health workers trained by HCU. It presents retention rates over a 5-year period and provides insight into volunteer motivation. The findings are based on a 2010 retrospective review of the community health worker registry and the results of a survey on selection and motivation. The survey was comprised of qualitative and quantitative questions and verbally administered to a convenience sample of project participants. Between February 2004 and July 2009, HCU trained 404 community health workers (69% female) in 175 villages. Volunteers had an average age of 36.7 years, 4.9 children and some primary school education. Ninety-six per cent of volunteer community health workers were retained after 1 year (389/404), 91% after 2 years (386/404) and 86% after 5 years (101/117). Of the 54 'dropouts', main reasons cited for discontinuation included 'too busy' (12), moved (11), business/employment (8), death (6) and separation/divorce (6). Of 58 questionnaire respondents, most (87%) reported having been selected at an inclusive community meeting. Pair-wise ranking was used to assess the importance of seven 'motivational factors' among respondents. Those highest ranked were 'improved child health', 'education/training' and 'being asked for advice/assistance by peers', while the modest 'transport allowance' ranked lowest. Our findings suggest that in our rural, African setting, volunteer community health workers can be retained over the medium term. Community health worker programmes should invest in community involvement in selection, quality training, supportive supervision and incentives, which may promote improved retention.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».