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Enregistrement W2552564775 · doi:10.1186/s12913-016-1891-7

Shifting human resources for health in the context of ART provision: qualitative and quantitative findings from the Lablite baseline study

2016· article· en· W2552564775 sur OpenAlexaff
Misheck J. Nkhata, M. Muzambi, Deborah Ford, Adrienne K. Chan, George Abongomera, Harriet Namata, Ivan Mambule, Annabelle South, Paul Revill, Caroline Grundy, Travor Mabugu, Levison Chiwaula, James Hakim, Cissy Kityo, Andrew Reid, Elly Katabira, Sumeet Sodhi, Charles F. Gilks, Diana M. Gibb, Janet Seeley, Fabian Cataldo

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDepartment for International Development
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Focus groupHuman resourcesWorkloadHealth careHealth administrationNursingHealth services researchBaseline (sea)Nursing researchQualitative researchService delivery frameworkPublic healthService (business)Economic growthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lablite is an implementation project supporting and studying decentralized antiretroviral therapy (ART) rollout to rural communities in Malawi, Uganda and Zimbabwe. Task shifting is one of the strategies to deal with shortage of health care workers (HCWs) in ART provision. Evaluating Human Resources for Health (HRH) optimization is essential for ensuring access to ART. The Lablite project started with a baseline survey whose aim was to describe and compare national and intercountry delivery of ART services including training, use of laboratories and clinical care. METHODS: A cross-sectional survey was conducted between October 2011 and August 2012 in a sample of 81 health facilities representing different regions, facility levels and experience of ART provision in Malawi, Uganda and Zimbabwe. Using a questionnaire, data were collected on facility characteristics, human resources and service provision. Thirty three (33) focus group discussions were conducted with HCWs in a subset of facilities in Malawi and Zimbabwe. RESULTS: The survey results showed that in Malawi and Uganda, primary care facilities were run by non-physician clinical officers/medical assistants while in Zimbabwe, they were run by nurses/midwives. Across the three countries, turnover of staff was high especially among nurses. Between 10 and 20% of the facilities had at least one clinical officer/medical assistant leave in the 3 months prior to the study. Qualitative results show that HCWs in ART and non-ART facilities perceived a shortage of staff for all services, even prior to the introduction of ART provision. HCWs perceived the introduction of ART as having increased workload. In Malawi, the number of people on ART and hence the workload for HCWs has further increased following the introduction of Option B+ (ART initiation and life-long treatment for HIV positive pregnant and lactating women), resulting in extended working times and concerns that the quality of services have been affected. For some HCWs, perceived low salaries, extended working schedules, lack of training opportunities and inadequate infrastructure for service provision were linked to low job satisfaction and motivation. CONCLUSIONS: ART has been decentralized to lower level facilities in the context of an ongoing HRH crisis and staff shortage, which may compromise the provision of high-quality ART services. Task shifting interventions need adequate resources, relevant training opportunities, and innovative strategies to optimize the operationalization of new WHO treatment guidelines which continue to expand the number of people eligible for ART.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,385 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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