The retention of ACCESS nursing assistant graduates in rural Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2004, the African Community Center for Social Sustainability (ACCESS) established a Nursing Assistant School in Nakaseke, a rural district in Uganda, to address the region’s severe shortage of healthcare resources. A survey conducted in July 2014 assessed the retention of its graduates in rural healthcare work.Methods: A survey aimed at evaluating the retention of ACCESS graduates in rural areas was created with the help of local stakeholders, focusing on demographics, the training program, employment, career development goals, and community impact. A short-form telephone survey was administered to graduates living outside Nakaseke, and a long-form in-person survey to graduates residing close to the school. Quantitative data was analyzed using standard statistical software, and qualitative data via identification of common themes.Results: Thirty-seven participants were contacted using telephone numbers stored in a database containing information for 109 graduates. The mean participant age was 24 years, and 86.5% were female. Nearly all worked in healthcare (91.1%), primarily in health clinics (37.14%) and pharmacies (33.33%) in communities they described as rural (80%), low-resource (60%), and underserved (25.7%). Most graduates planned to continue working in healthcare (85.3%) in rural areas (61.3%). All felt that their work positively impacts their community.Conclusions: The ACCESS nursing assistant training program provided a stepping stone for trainees while contributing to increased health service provision to the community. Rural-focused location and school curriculum, along with confidence building, may help retain nursing assistant trainees in underserved areas.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».