Nurse Mentor Training Program to Improve Quality of Maternal and Newborn Care at Primary Health Centres: Process Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Quality of maternal and newborn care could be improved if health care providers’ knowledge and competencies as well as system level constraints are addressed. However, due to several barriers staff nurses who form the frontline of health care workforce have limited access to enhancing their clinical knowledge and competencies. To address this gap, a new cadre of nurse mentors (NMs) for the public health system were trained by specialists from a teaching hospital in a special 5-week training course. This included 54 hours of theory and 110 hours of practical in clinical obstetric and newborn care, apart from mentoring, quality improvement and health systems issues. The nurse mentors were assigned to support staff nurses in the primary health care centres (PHCs) in eight northern Karnataka districts. Each NM covered 6-8 PHCs monthly for 2 - 3 days and thus a total of 385 PHCs were reached. They received support in the field through supportive supervision visits done by the specialists who had trained them, as well as by refresher training and clinical postings to the district hospitals. This paper presents impact of the training program on change in immediate and long term knowledge and competency scores of nurse mentors. Their baseline knowledge scores changed from 44.3 ± 12.7 to 72.1 ± 13.8 immediately after the training in obstetric and from 18.2 ± 19.1 to 66.4 ± 14.9 in newborn (p p p > 0.05). Skills score soon after training increased from 62.2 ± 13.2 to 69.6 ± 12.5 in obstetric after a 1 year period and from 52.6 ± 9.3; 63.5 ± 14.4 in newborn (p < 0.001) content areas respectively. These findings have implications for those interested in improving quality of maternal and child care through nurse-dependent health delivery systems.
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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 | 0,019 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».