Preparing the healthcare workforce in South Africa for short-course rifampicin-resistant TB treatment: Inter-professional training and task-sharing considerations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Treatment for rifampicin-resistant Mycobacterium tuberculosis (RR-TB) is complex, however, shorter treatment, with newer antimicrobials are improving treatment outcomes. The South African National Department of Health (NDoH) recently accelerated the rollout of 9-month, all oral, RR-TB short-course regimens. We sought to evaluate an inter-professional training program using pre-test and post-test performance of Professional Nurses (PNs), Advanced Practice Professional Nurses (APPNs) and Medical Officers (MOs) to inform: a) training needs across cadres; b) knowledge performance, by cadres; and c) training differences in knowledge by nurse type. Methods: A 4-day didactic and case-based clinical decision support course for RR-TB regimens in South Africa (SA) was developed, reviewed and nationally accredited. Between February 2017 and July 2018, 12 training events were held. Clinicians who may initiate RR-TB treatment, specifically MOs and PN/APPNs with matched pre-post tests and demographic surveys were analyzed. Descriptive statistics are provided. Pre-post test evaluations included 25 evidence-based clinically related questions about RR-TB diagnosis, treatment, and care. Results: Participants (N=842) participated in testing, and matched evaluations were received for 800 (95.0%) training participants. Demographic data was available for 793 (99.13%) participants, of whom 762 (96.1%) were MOs, or nurses, either PN or APPNs. Average correct response pre-test and post-test scores were 61.7% (range 7-24 correct responses) and 85.9% (range 12-25), respectively. Overall, 95.8% (730/762) of participants demonstrated improved knowledge. PNs improved on average 25% (6.22 points) whereas MOs improved 10% (2.89 points) with better mean test scores on both pre- and post-test (p<0.000). APPNs performed the same as the MOs on post-test scores (p=NS). Conclusions: The inter-professional training program in short-course RR-TB treatment improved knowledge for participants. MOs had significantly greater pre-test scores. Of the nurses, APPNs outperformed other PNs, and performed equally to MOs on post-test scores, suggesting this advanced cadre of nurses might be the most appropriate to initiate and monitor treatment in close collaboration with MOs. All cadres of nurse reported the need for additional clinical training and mentoring prior to managing such patients.
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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 | 0,014 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| 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 ».