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Enregistrement W3178142491 · doi:10.21203/rs.3.rs-693460/v1

The impact of training on perceived performance in reproductive, maternal, and newborn health service delivery among healthcare workers in Tanzania: A baseline- and endline-survey

2021· preprint· en· W3178142491 sur OpenAlexfundno aff
Tumbwene Mwansisya, Columba Mbekenga, Kahabi Isangula, Loveluck Mwasha, Stewart Mbelwa, Mary Lyimo, Lucy Kisaka, Victor Mathias, Eunice Pallangyo, Grace Edwards, Michaela Mantel, Sisawo Konteh, Thomas Rutachunzibwa, Secilia Mrema, Hussein Kidanto, Marleen Temmerman

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaAga Khan Foundation CanadaAga Khan Foundation
Mots-clésMentorshipMedicineBaseline (sea)TanzaniaHealth carePsychological interventionNursingFamily medicineEnvironmental healthMedical educationSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundDelivery of quality reproductive health services has been documented to depend on the availability of healthcare workers who are adequately supported with appropriate training. However, unmet training needs among healthcare workers in reproductive, maternal, and newborn health (RMNH) in low-income countries remain disproportionately high. This study investigated the effectiveness of trainings with onsite clinical mentorship towards perceived importance and performance in RMNH among healthcare workers in Mwanza Region of Tanzania.MethodsThe study used a quasi-experimental design using single group pre-and post-intervention evaluation strategy. The training needs of healthcare workers from the selected health facilities were assessed, skills gaps identified and ranked according to priority. Training courses that addressed skills gaps were developed and delivered with adaptations of the national guidelines followed by onsite clinical mentorship for one year. The baseline and endline survey were conducted at 3 years interval to assess change in HCWs on their perceived importance and performance on different aspects of RMNH care. Independent samples t-tests were used to compare differences in perceived performance in selected training areas between baseline and endline. Significance was set at p < 0.05.ResultsTNA was administered to 152 and 216 healthcare workers at baseline and endline respectively. In total, 141 (65%) of the 216 end line survey participants had received at least one IMPACT project training course and at least three mentorship visits. Participants were matched on their age and duration in RMNH services, but differed in age and duration of employment. Comparison between baseline and endline by using the training needs analysis questionnaire scores showed statistically significant positive changes (p ≤ .05) in most training needs analysis items, except for some items including those related to research capacity and provision of health education for cancer.ConclusionsThe findings revealed that the training and onsite clinical mentorship program that address the actual needs of healthcare workers to have significant positive changes in perceived performance in a wide range of RMNH services. However, further studies with rigorous designs are warranted to evaluate the long-term effect of such training programs on RMNH outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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