The training of obstetric physicians and nurses to change the obstetric model in Brazil: A view of the preceptors in the training process
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: In obstetrics training, there are gaps in the scientific evidence on how to teach safe practices with respect. The objective of this study was to explore from the point of view of the preceptors how the process of training obstetricians (physicians and nurses) in residency leads to the development and inculcation of the practices recommended by the national and international guidelines for assistance with natural childbirth.Methods: Qualitative, exploratory-descriptive study. Thirty-five professionals, including 21 physicians and 14 nurses, from a public institution in the Midwest of Brazil participated in the study. Data were collected through face-to-face interviews conducted from March to June 2018. They were categorized into emerging themes, supported by NVivo to natural birth ® software. Two researchers reviewed the data, and by consensus, the identified issues were confirmed.Results: Of the participants’ comments, 4 themes were codified: approach of the good practices in natural childbirth care; unnecessary practices that remain in use; norms and routines in natural childbirth care; and work processes in the obstetric residency program.Conclusions: The results highlight the necessity of reorganization of the work processes in the residency program, with continuous action directed toward the strengthening of pedagogical processes and the qualification of the actors involved in the formation and organization of childbirth care services to expand the disruptive potential of new health professionals.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| 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 | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».