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Enregistrement W3092601976 · doi:10.1186/s12913-020-05789-z

Developing and implementing a novel mentorship model (4+ 1) for maternal, newborn and child health in Rwanda

2020· article· en· W3092601976 sur OpenAlexaff
Anaclet Ngabonzima, Cynthia Kenyon, Celestin Hategeka, Aimee Josephine Utuza, Paulin Ruhato Banguti, Isaac Luginaah, David F. Cechetto

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipMedicineHealth administrationNursing researchNursingHealth informaticsHealth carePublic healthFamily medicineMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There are a number of factors that may contribute to high mortality and morbidity of women and newborns in low-income countries. These include a shortage of competent health care providers (HCP) and a lack of sufficient continuous professional development (CPD) opportunities. Strengthening the skills and building the capacity of HCP involved in the provision of maternal, newborn and child health (MNCH) is essential to ensure quality care for mothers, newborns and children. To address this challenge in Rwanda, mentorship of HCPs was identified as an approach that could help build capacity, improve the provision of care and accelerate the reduction in maternal and neonatal mortality and morbidity. In this paper, we describe the development and implementation of a novel mentorship model named Four plus One (4+ 1) for MNCH in Rwanda. Methods The mentorship model built on the basis of inter-professional collaboration (IPC) was developed in early 2017 through consultations with different key actors. The design phase included refresher courses in specific skills and training course on mentoring. Field visits were conducted in 10 hospitals from June 2017 to February 2020. Hospital management teams (MT) were involved in the development and implementation of this mentorship model to ensure ownership of the program. Results Upon completion of planned visits to each hospital, a total of 218 HCPs were involved in the process. Reports prepared by mentors upon each mentorship visit and compiled by Training Support and Access Model (TSAM) for MNCH’CPD team, highlighted the mothers and newborns who were saved by both mentors and mentees. Also, different logbooks of mentees showed how the capacity of staff was strengthened, thereby suggesting effectiveness of the model. Through different mentorship coordination meetings, the model was much appreciated by the MTs of hospitals, especially the IPC component of the model and confirmed the program ‘effectiveness. Conclusion The initiation of a mentorship model built on IPC together with the involvement of the leadership of the hospital may be the cause effect of reduction of specific mortality and improve MNCH in low resource settings even when there are a limited number of specialists in the health facilities.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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