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Enregistrement W3025612309 · doi:10.1101/2020.05.11.20098632

Basic emergency Obstetric and Neonatal Care Knowledge retention and Skills of Health Professionals in Burundi following an ALARM International Program Training: A pilot study

2020· preprint· en· W3025612309 sur OpenAlexaff
Anifa Luyinga Kalay, Veronique Mareschal, Ndereye Juma, Jocelynn L. Cook

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensThe Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeonatal resuscitationObjective structured clinical examinationTest (biology)Health professionalsPhysical therapyNursingEmergency medicineHealth careResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background This study describes the immediate and short-term improvement in basic emergency obstetric and neonatal care (BEmONC) knowledge and skills after ALARM International Programme (AIP) training in Burundi. Subjects and Method In 2017, sixteen health professionals participated in a 5-day AIP training. They completed pre and post course tests. At the end of the training, they did objective structured clinical examinations (OSCE) on postpartum hemorrhage (PPH), shoulder dystocia and neonatal resuscitation. In 2018, a refresher course was offered to participants who scored the highest in the 2017 post-training test. Pre and post tests were administered. Mean pre- and post-test scores and t-paired test was performed to determine the knowledge change and retention between 2017 and 2018. Mean OSCE scores were calculated to describe acquired clinical skills at the 2017 training. A one-way ANOVA test was performed to assess the differences between cadres’ scores in the tests and the OSCEs. Results In 2017, pre and post scores were significantly different within cadres except imidwives: physicians t(5)=8.77(p<0.05), midwives t(1)=5,29 (p=0,11) and nurses t(7)=7,91(p<0.05) In 2018, the mean score was 67% (± 10.31) on the pre-test and was 82% (± 5.78) in 2017 post-test. The difference was significant (t(7)=4.80, p<0.05). Scores were significantly different between cadres in PPH [F=(2,13)=6.17, p <0.05)] and dystocia [F=(2,13)=3.92, p <0.05)]. Conclusion An immediate gain in knowledge and acquisition of critical skills was observed in all cadres. Knowledge significantly decreased eight months following AIP training. Supervision, mentoring of trainees and continuing medical education are needed following the initial training.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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