Mentors’ perspectives on strengths and weaknesses of a novel clinical mentorship programme in Rwanda: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify mentors' perspectives on strengths and weaknesses of the Training, Support and Access Model for Maternal, Newborn and Child Health (TSAM-MNCH) clinical mentorship programme in Rwandan district hospitals. Understanding the perspectives of mentors involved in this programme can aid in the improvement of its implementation. DESIGN: The study used a qualitative approach with in-depth interviews. SETTING: Mentors of TSAM-MNCH clinical mentorship programme mentoring health professionals at district hospitals of Rwanda. PARTICIPANTS: 14 TSAM mentors who had at least completed six mentorship visits on a regular basis in three selected district hospitals. RESULTS: Mentors' accounts demonstrated an appreciation of the two mentoring structures which are interprofessional collaboration and training. These structures are highlighted as the strengths of the mentoring programme and they play a significant role in the successful implementation of the mentorship model. Inconsistency of mentoring activities and lack of resources emerged as major weaknesses of the clinical mentorship programme which could hinder the effectiveness of the mentoring scheme. CONCLUSION: The findings of this study highlight the strengths and weaknesses perceived by mentors of the TSAM-MNCH clinical mentorship programme, providing insights that can be used to improve its implementation. The study represents unique TSAM-MNCH structural settings, but its findings shed light on Rwandan health system issues that need to be further addressed to ensure better quality of care for mothers, newborns and children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».