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Enregistrement W2213277557 · doi:10.9745/ghsp-d-15-00142

Nurse Mentors to Advance Quality Improvement in Primary Health Centers: Lessons From a Pilot Program in Northern Karnataka, India

2015· article· en· W2213277557 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Science and Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésNursingReferralMedicineFocus groupIntervention (counseling)Quality managementProgram evaluationHealth careFamily medicineService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-quality care during labor, delivery, and the postpartum period is critically important since maternal and child morbidity and mortality are linked to complications that arise during these stages. A nurse mentoring program was implemented in northern Karnataka, India, to improve quality of services at primary health centers (PHCs), the lowest level in the public health system that offers basic obstetric care. The intervention, conducted between August 2012 and July 2014, employed 53 full-time nurse mentors and was scaled-up in 385 PHCs in 8 poor rural districts. Each mentor was responsible for 6 to 8 PHCs and conducted roughly 6 mentoring visits per PHC in the first year. This paper reports the results of a qualitative inquiry, conducted between September 2012 and April 2014, assessing the program's successes and challenges from the perspective of mentors and PHC teams. Data were gathered through 13 observations, 9 focus group discussions with mentors, and 25 individual and group interviews with PHC nurses, medical officers, and district health officers. Mentors and PHC staff and leaders reported a number of successes, including development of rapport and trust between mentors and PHC staff, introduction of team-based quality improvement processes, correct and consistent use of a new case sheet to ensure adherence to clinical guidelines, and increases in staff nurses' knowledge and skills. Overall, nurses in many PHCs reported an increased ability to provide care according to guidelines and to handle maternal and newborn complications, along with improvements in equipment and supplies and referral management. Challenges included high service delivery volumes and/or understaffing at some PHCs, unsupportive or absent PHC leadership, and cultural practices that impacted quality. Comprehensive mentoring can build competence and improve performance by combining on-the-job clinical and technical support, applying quality improvement principles, and promoting team-based problem solving.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle