Training Needs Assessment of Health Care Professionals in Reproductive, Maternal and Newborn Health in a Low-Income Setting in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Healthcare delivery globally and particularly in low-income setting is challenged by multiple, complex and dynamic problems. The reproductive, maternal and newborn health (RMNH) care is among the most affected areas resulting into high maternal and neonatal mortality and morbidity across the Sub Saharan region and Tanzania in particular. However, under-investment in adequate training and capacity development among health care workers (HCWs) is reported worldwide and contributes to the critical shortages, and lack of adequate knowledge and skills among HCWs. The aim of this study was to assess the training needs among HCWs of RMNH care in selected health facilities of Mwanza, Tanzania. Methods: A cross-sectional descriptive and analytic survey using a self- administered questionnaire was conducted in 36 out of 80 health care facilities included in Improving Access to Reproductive, Maternal and Newborn Health in Mwanza, Tanzania (IMPACT) project within the 8 councils of Mwanza region in Tanzania. The training needs assessment (TNA) tool adapted from the Hennessy-Hicks’ Training Needs Assessment Questionnaire (TNAQ) was used for data collection. The HCWs rated on the importance of their task and their current performance of the task. The differences in scores were calculated to identify the greatest training needs.Results: Out of 153 HCWs who responded to the TNA questionnaire, majority were registered (n=62) and enrolled (n=43) nurses. Ninety percent (n= 137) were from government-owned health facilities, mostly from hospitals 68 (45%). Training needs were high in 16 areas (out of 49) including cervical cancer screening and care; accessing research resources; basic and comprehensive emergency obstetric and newborn care; and sexual and gender-based violence. The overall perceived importance of the training needs was significantly associated with perceived performance of tasks related to RMNH services (Pearson Correlation (r) = .256; p <001).Conclusions: The study highlights 16 (out of 49) training gaps as perceived by HCWs in RMNH in Tanzania. The utilization of findings from the TNA has great potential to facilitate designing of effective trainings for local RMNH services delivery hence improve the overall quality of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».