‘<i>Know‐Can</i>’ gap: gap between knowledge and skills related to childhood diarrhoea and pneumonia among frontline workers in rural Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In India, frontline workers (FLWs) - public accredited social health activists (ASHAs) and private rural medical providers (RMPs) - are important for early detection and treatment of childhood diarrhoea and pneumonia. This cross-sectional study aims to measure knowledge and skills, and the gap between the two ('know-can' gap), regarding assessment of childhood diarrhoea with dehydration and pneumonia among FLWs, and to explore factors associated with them. METHODS: We surveyed 473 ASHAs and 447 RMPs in six districts of Uttar Pradesh. We assessed knowledge and skills using face-to-face interviews and video vignettes, respectively, about key signs of both conditions. The 'know-can' gap corresponds to absent skills among FLWs with correct knowledge. We used logistic regression to identify the correlates of knowledge and skills. RESULTS: FLWs' correct knowledge ranged from 23% to 48% for dehydration signs and 27% to 37% for pneumonia signs. Their skills ranged from 3% to 42% for dehydration and 3% to 18% for pneumonia. There was a significant 'know-can' gap in all the signs, except 'sunken eyes'. Training and supervisory support was associated with better knowledge and skills for diarrhoea with dehydration, but only better knowledge for pneumonia. CONCLUSIONS: FLWs are crucial to the Indian health system, and high-quality FLW services are necessary for continued progress against under-five deaths. The gap between FLWs' knowledge and skills warrants immediate attention. In particular, our results suggest that knowledge-focused trainings are insufficient for FLWs to convert knowledge into appropriate assessment skills.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».