Educational needs of fertility healthcare professionals using ART: a multi-country mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
RESEARCH QUESTION: What are the most pressing educational needs of fertility healthcare professionals using assisted reproductive technologies (ART)? DESIGN: This mixed-methods study combined qualitative interviews with quantitative surveys. Participants included physicians and nurses specialized in reproductive endocrinology or in obstetrics/gynaecology, and laboratory specialists, with a minimum of 3 years of experience, practising in Australia, Brazil, Canada, China, France, Germany, India, Italy, Japan, Mexico, Spain or the UK. Maximum variation purposive sampling was used to ensure a mix of experience and settings. Interviews were transcribed and coded through thematic analysis. Quantitative data were analysed using frequency tables, cross-tabulations and chi-squared tests to compare results by reimbursement context. RESULTS: A total of 535 participants were included (273 physicians, 145 nurses and 117 laboratory specialists). Knowledge gaps, skills gaps and attitude issues were identified in relation to: (i) ovarian stimulation (e.g. knowledge of treatments and instruction protocols for ovarian stimulation), (ii) embryo culture and cryopreservation/vitrification (e.g. diverging opinions on embryo freezing, (iii) embryo assessment (e.g. performing genetic testing), (iv) support of luteal phase and optimizing pregnancy outcomes (e.g. knowledge of assessment methods for endometrial receptivity), and (v) communication with patients (e.g. reluctance to address emotional distress). CONCLUSIONS: This descriptive, exploratory study corroborates previously reported gaps in fertility care and identifies potential causes of these gaps. Findings provide evidence to inform educational programmes for healthcare professionals who use ART in their practice and calls for the development of case-based education and interprofessional training programmes to improve care for patients with fertility issues.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».