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Enregistrement W2560475848 · doi:10.2196/publichealth.3381

Effect of Performance Feedback on Community Health Workers’ Motivation and Performance in Madhya Pradesh, India: A Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2560475848 sur OpenAlexvenueno aff
Sangya Kaphle, Michael Matheke-Fischer, Neal Lesh

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthRandomized controlled trialCommunity health workersMedicineCommunity healthEnvironmental healthMalnutritionIntervention (counseling)Baseline (sea)NursingPublic healthPsychological interventionPopulationHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Small-scale community health worker (CHW) programs provide basic health services and strengthen health systems in resource-poor settings. This paper focuses on improving CHW performance by providing individual feedback to CHWs working with an mHealth program to address malnutrition in children younger than 5 years. OBJECTIVE: The paper aims to evaluate the immediate and retention effects of providing performance feedback and supportive supervision on CHW motivation and performance for CHWs working with an mHealth platform to reduce malnutrition in five districts of Madhya Pradesh, India. We expected a positive impact on CHW performance for the indicator they received feedback on. Performance on indicators the CHW did not receive feedback on was not expected to change. METHODS: In a randomized controlled trial, 60 CHWs were randomized into three treatment groups based on overall baseline performance ranks to achieve balanced treatment groups. Data for each treatment indicator were analyzed with the other two treatments acting as the control. In total, 10 CHWs were lost to follow-up. There were three performance indicators: case activity, form submissions, and duration of counseling. Each group received weekly calls to provide performance targets and discuss their performance on the specific indicator they were allocated to as well as any challenges or technical issues faced during the week for a 6-week period. Data were collected for a further 4 weeks to assess intertemporal sustained effects of the intervention. RESULTS: We found positive and significant impacts on duration of counseling, whereas case activity and number of form submissions did not show significant improvements as a result of the intervention. We found a moderate to large effect (Glass's delta=0.97, P=.004) of providing performance feedback on counseling times in the initial 6 weeks. These effects were sustained in the postintervention period (Glass's delta=1.69, P<.001). The counseling times decreased slightly from the intervention to postintervention period by 2.14 minutes (P=.01). Case activity improved for all CHWs after the intervention. We also performed the analysis by replacing the CHWs lost to follow-up with those in their treatment groups with the closest ranks in baseline performance and found similar results. CONCLUSIONS: Calls providing performance feedback are effective in improving CHW motivation and performance. Providing feedback had a positive effect on performance in the case of duration of counseling. The results suggest that difficulty in achieving the performance target can affect results of performance feedback. Regardless of the performance information disclosed, calls can improve performance due to elements of supportive supervision included in the calls encouraging CHW motivation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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