Health workers’ views on factors affecting caregiver engagement with bubble CPAP
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe respiratory distress is a leading cause of mortality among neonates in Malawi. Despite evidence on the safety, cost effectiveness and efficacy of bubble continuous positive airway pressure (CPAP) in managing the condition, its use in Malawian health facilities is limited and little is known about caregivers' engagement with perspectives of bubble CPAP. The purpose of this study was to explore caregiver perspectives for bubble CPAP at both central and district hospitals and key factors that enable effective caregiver engagement in Malawi. METHODS: This was a descriptive qualitative study employing secondary analysis of 46 health care worker in-depth interviews. We interviewed the health workers about their thoughts on caregiver perspectives regarding use of bubble CPAP. We implemented the study at a tertiary facility and three district hospitals in southern Malawi. This was a part of a larger study to understand barriers and facilitators to implementing neonatal innovations in resource-constrained hospitals. Interviews were thematically analysed in NVivo 12 software (QSR International, Melbourne, Australia). Health workers were purposively selected to include nurses, clinicians and district health management involved in the use of bubble CPAP. RESULTS: Emerging issues included caregiver fears around bubble CPAP equipment as potentially harmful to their new-borns and how inadequate information provided to caregivers exacerbated knowledge gaps and was associated with refusal of care. However, good communication between health care providers and caregivers was associated with acceptance of care. Caregivers' decision-making was influenced by relatives and peer advocates were helpful in supporting caregivers and alleviating fears or misconceptions about bubble CPAP. CONCLUSIONS: Since caregivers turn to relatives and peers for support, there is need to ensure that both relatives and peers are counselled on bubble CPAP for improved understanding and uptake. Health workers need to provide simplified, accurate, up-to-date information on the intervention as per caregivers' level of understanding. Notably, contextualised comprehensible information will help alleviate caregivers' fear and anxieties about bubble CPAP.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».