Maternity connect: Evaluation of an education program for rural midwives and nurses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rural and regional health services often find it difficult to maintain their maternity service and skills of their maternity workforce and enable women to give birth close to home. The Maternity Connect Program is a professional development initiative aimed at supporting and upskilling rural and regional maternity workforces to meet their maternity population care needs. AIM: To evaluate the Maternity Connect Program from the perspectives and experiences of participating midwives/nurses and health services. METHODS: A retrospective audit of data routinely collected as part of the Maternity Connect Program: initial needs assessments (baseline survey), and one month and six months post-placement surveys completed by participants, placement health services and base health services. The main outcome measures were: participants' (midwives and health services) level of satisfaction with the Program; and changes in midwives'/nurses' perceived level of confidence in performing key midwifery skills after participating in the program. RESULTS: Respondents (n = 97 midwives/nurses; n = 23 base health services; n = 4 placement health services) were satisfied with the program and there was an increase in midwives/nurses' confidence when providing specific aspects of maternity care (birthing, neonatal and postnatal). Midwives/nurses report transferring skills learnt back to their base health service. CONCLUSION: The Maternity Connect Program appears to be a successful educational model for maintaining and increasing clinician confidence in rural and regional areas.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».