Identifying clinical and educational difficulties of midwives in an Indonesian government hospital maternity ward: Towards improving childbirth care
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This pilot study aimed to describe the difficulties and educational needs of Indonesian midwives working in a government hospital and thereby propose possible solutions towards improving the quality of childbirth care.Methods: This study had a qualitative exploratory design. Focus group discussions were conducted with 22 Indonesian midwives working in a government hospital. Data were analyzed using content analysis.Results: These Indonesian midwives felt they faced difficulties in providing quality care such as “shortage of resources to provide health services”, “lack of resources for professional continuing education”, “insufficient evidence-based practice”, “difficulty in providing care due to cultural background”, and “challenges teaching students”. Therefore, these difficulties contributed to their uncertainty about the quality of the care they could provide. They desired continuing education to update their knowledge and skills and fill the gap between theory and actual practice. They wanted more in-depth information about “pregnancy”, “delivery”, “puerperium”, “neonates”, and “emergencies”. These topics reflected the wide range of care needed by the diverse group of Indonesian women who visited government hospital.Conclusions: Indonesian midwives working in a government hospital had difficulties in providing quality care for women with different needs and backgrounds due to the shortage of midwives, and lack of hospital beds and lack of essential equipment. Even though midwives wanted to learn or update their knowledge and skills to fill the gap between theory they learned in school and the demands of actual practice, the opportunity to have training was very limited.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».