Knowledge acquisition and retention following Saving Children’s Lives course for healthcare providers in Botswana: a longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Millions of children die every year from serious childhood illnesses. Most deaths are avertable with access to quality care. Saving Children's Lives (SCL) includes an abbreviated high-intensity training (SCL-aHIT) for providers who treat serious childhood illnesses. The objective of this study was to examine the impact of SCL-aHIT on knowledge acquisition and retention of providers. SETTING: 76 participating centres who provide primary and secondary care in Kweneng District, Botswana. PARTICIPANTS: Doctors and nurses expected by the District Health Management Team to provide initial care to seriously ill children, completed SCL-aHIT between January 2014 and December 2016, submitted demographic data, course characteristics and at least one knowledge assessment. METHODS: Retrospective, cohort study. Planned and actual primary outcome was adjusted acquisition (change in total knowledge score immediately after training) and retention (change in score at 1, 3 and 6 months), secondary outcomes were pneumonia and dehydration subscores. Descriptive statistics and linear mixed models with random intercept and slope were conducted. Relevant institutional review boards approved this study. RESULTS: 211 providers had data for analysis. Cohort was 91% nurses, 61% clinic/health postbased and 45% pretrained in Integrated Management of Childhood Illness (IMCI). A strong effect of SCL-aHIT was seen with knowledge acquisition (+24.56±1.94, p<0.0001), and loss of retention was observed (-1.60±0.67/month, p=0.018). IMCI training demonstrated no significant effect on acquisition (+3.58±2.84, p=0.211 or retention (+0.20±0.91/month, p=0.824) of knowledge. On average, nurses scored lower than physicians (-19.39±3.30, p<0.0001). Lost to follow-up had a significant impact on knowledge retention (-3.03±0.88/month, p=0.0007). CONCLUSIONS: aHIT for care of the seriously ill child significantly increased provider knowledge and loss of knowledge occurred over time. IMCI training did not significantly impact overall knowledge acquisition nor retention, while professional status impacted overall score and lost to follow-up impacted retention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».