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Enregistrement W3006141853 · doi:10.1371/journal.pone.0228915

Barriers and enablers of implementing bubble Continuous Positive Airway Pressure (CPAP): Perspectives of health professionals in Malawi

2020· article· en· W3006141853 sur OpenAlexafffund
Alinane Linda Nyondo‐Mipando, Mai‐Lei Woo Kinshella, Christine Bohne, Leticia Chimwemwe Suwedi-Kapesa, Sangwani Salimu, Mwai Banda, Laura Newberry, Jenala Njirammadzi, Tamanda Hiwa, Brandina Chiwaya, Felix Chikoti, Marianne Vidler, Queen Dube, Elizabeth Molyneux, Joseph Mfutso‐Bengo, David A. Goldfarb, Kondwani Kawaza, Hana Mijović

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFogarty International CenterCanadian Institutes of Health ResearchGlobal Affairs CanadaInternational Development Research CentreRice University
Mots-clésContinuous positive airway pressureMedicineStaffingRespiratory distressNursingHealth careQualitative researchIntensive care medicineObstructive sleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preterm birth complications are the leading cause of neonatal deaths. Malawi has high rates of preterm birth, with 18.1 preterm births per 100 live births. More than 50% of preterm neonates develop respiratory distress which if left untreated, can lead to respiratory failure and death. Term and preterm neonates with respiratory distress can often be effectively managed with Continuous Positive Airway Pressure (CPAP) and this is considered an essential intervention for the management of preterm neonates by the World Health Organization. Bubble CPAP may represent a safe and cost-effective method for delivering CPAP in low-income settings. OBJECTIVE: The study explored the factors that influence the implementation of bubble CPAP among health care professionals in secondary and tertiary hospitals in Malawi. METHODS: This was a qualitative study conducted in three district hospitals and a tertiary hospital in southern Malawi. We conducted 46 in-depth interviews with nurses, clinicians and clinical supervisors, from June to August 2018. All data were digitally recorded, transcribed verbatim and thematically analyzed. RESULTS: Factors that influenced implementation of bubble CPAP occurred in an interconnected manner and included: inadequate healthcare provider training in preparation for use, rigid division of roles and responsibilities among providers, lack of effective communication among providers and between providers and newborn's caregivers, human resource constraints, and inadequate equipment and infrastructure. CONCLUSION: There are provider, caregiver and health system level factors that influence the implementation of bubble CPAP among neonates in Malawian health facilities. Ensuring adequate staffing in the nurseries, combined with ongoing training for providers, team cohesion, improved communication with caregivers, and improved hospital infrastructure would ensure optimal utilization of bubble CPAP and avoid inadvertent harm from inappropriate use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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