Training reproductive health professionals in a post-conflict environment: exploring medical, nursing, and midwifery education in Mogadishu, Somalia
Notice bibliographique
Résumé
Following two decades of civil war, Somalia recently entered the post-conflict rebuilding phase that has resulted in the rapid proliferation of higher education institutions. Given the high maternal mortality ratio, the federal government has identified the reproductive health education of health service professionals as a priority. Yet little is known about the coverage of contraception, abortion, pregnancy, childbirth, and sexual and gender-based violence (SGBV) in medicine, nursing, or midwifery. In 2016, we conducted a multi-methods study to understand the reproductive health education and training landscape and identify avenues by which development of the next generation of health service professionals could be improved. Our study comprised two components: interviews with 20 key informants and 7 focus group discussions (FGDs) with 48 physicians, nurses, midwives, and medical students. Using the transcripts, memos, and field notes, we employed a multi-phased approach to analyse our data for content and themes. Our findings show that reproductive health education for medical and nursing students is inconsistent and significant content gaps, particularly in abortion and SGBV, exist. Students have few clinical training opportunities and the overarching challenges plaguing higher education in Somalia also impact health professions programmes in Mogadishu. There is currently a window of opportunity to develop creative strategies to improve the breadth and depth of evidence-based education and training, and multi-stakeholder engagement and the promotion of South-South exchanges appear warranted.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».