Strengthening and Institutionalizing the Leadership and Management Role of Frontline Nurses to Advance Universal Health Coverage in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
In Zambia, nurses and nurse-midwives lead more than half of rural facilities and guide primary health care delivery. Based on a formative assessment, the Ministry of Health (MOH) determined that improved leadership capacity and management skills of facility heads would help maximize the potential of Zambia's community-level investments. In support of these efforts, the Primary Health Care to Communities (PHC2C) initiative designed and tested a 12-month blended learning program for a certificate in leadership and management practice (CLMP) to build leadership and management competencies of rural facility heads, including increasing their ability to lead frontline teams and strengthening their skills and confidence in technology use. The CLMP was created with leadership from the MOH, technical guidance from the University of Zambia, and expertise from PHC2C partners IntraHealth International, Johnson & Johnson, and mPowering Frontline Health Workers. In total, 20 nurse facility heads and 5 district nurse supervisors in 20 rural facilities across 5 districts were selected to test the course content and delivery approach. A mixed-methods approach, including evaluation of facility heads' presentations on community health improvement projects, focus group discussions with community members, and key informant interviews with nurses, clinical officers, and other stakeholders, was used to assess the results. Findings suggested that the facility heads had successfully strengthened their leadership and management competencies, increased their ability to lead frontline teams, and strengthened their skills and confidence in use of technology, including using a WhatsApp community of practice for support and consultation with other colleagues, with demonstrated improvements in the quality and accessibility of services. Based on assessment results and lessons from the test intervention, the Zambian government has committed to institutionalize CLMP as a national continuing professional development program, required for nurses posted to lead rural facilities. The planning, design, and implementation of this program offer an example to other countries and global actors of how nurses empowered with competence and confidence can play a significant role in coordinating the maze of community actors and navigating the complexities of community health systems to advance primary health care and universal health coverage.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».