Midwifery Trained Registered Nurses' Perceptions of Their Role in the Labor Unit
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A Midwifery Trained Registered Nurse (MTRN) is a member of the multi-professional maternity health care team in Sri Lanka. Her contribution to the maternity care team is poorly understood, often undermined, and undefined. In the context of low- and middle-income settings where traditional midwives play a crucial role in domiciliary care, the MTRNs role as a member of the multi-professional hospital-based maternity care team has not been well-described. Objective: The study aimed to describe MTRNs' perceptions of their role in the Labor Unit within the multi-professional maternity health care team at five tertiary care hospitals in the Capitol Province of Sri Lanka. Materials and Methods: A descriptive cross-sectional study was conducted among 186 MTRNs working in labor rooms in the study setting. All MTRNs in the selected hospitals were invited and included in the sample. A postal survey was carried out using a pre-evaluated, pretested self-administered questionnaire, and descriptive statistics were derived. Results: All respondents were females, aged 27 to 60 years (mean ±SD 40 ±8.3 years). The majority (66%)was less than 45 years old. Almost all (>96%) MTRNs perceived 12 tasks of the listed tasks as their primary responsibility. Regarding other tasks, they perceived a high degree of overlap between their role and those of the doctors and midwives. Although almost all MTRNs rated the level of interprofessional collaboration from registered nurses (RNs) and doctors as average to good, nearly half (49%) of them rated support from midwives ranging from very poor to average. Conclusion: A high degree of perceived overlap between MTRNs' tasks with those of the other members of the maternity care team can cause role confusion, conflicts, and poor patient care. MTRNs' role in the Labor Unit within the multi-professional maternity health care team was controversial. Clarifying the MTRNs scope of practice will help improve interprofessional understanding of roles and responsibilities and collaboration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».