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Enregistrement W4283159159 · doi:10.1186/s12978-022-01452-4

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

2022· article· en· W4283159159 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

RevueReproductive Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaAga Khan Foundation CanadaAga Khan Foundation
Mots-clésMedicineTanzaniaMentorshipReproductive medicinePsychological interventionHealth careReproductive healthIntervention (counseling)NursingFamily medicineEnvironmental healthPopulationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Delivery 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 training with onsite clinical mentorship towards self-reported performance in RMNH among healthcare workers in Mwanza Region, Tanzania. METHODS: The study used a quasi-experimental design with pre-and post-intervention evaluation strategy. The baseline was compared with two endline groups: those with intervention (training and onsite mentorship) and those without. The differences among the three groups in the sociodemographic characteristics were analyzed by using chi-square test for categorical variables, independent-sample t-test for continuous variables and Mann-Whitney U test for ordinal or skewed continuous data. The independent sample t-test was used to determine the effect of the intervention by comparing the computed self-reported performance on RMNH services between the intervention and control groups. The paired-samples t-test was used to measure the differences between before and after intervention groups. Significance was set at a 95% confidence interval with p ≤ 0.05. RESULTS: The study included a sample of 216 participants with before and after intervention groups comprising of 95 (44.0%) and 121 (56.0%) in the control group. The comparison between before and after intervention groups revealed a statistically significant difference (p ≤ 0.05) in all the dimensions of the self-reported performance scores. However, the comparison between intervention groups and controls indicated a statistical significant difference on intra-operative care (t = 3.10, df = 216, p = 0.002), leadership skills (t = 1.85, df = 216, p = 0.050), Comprehensive emergency obstetric and newborn care (CEMONC) (t = 34.35, df = 216, p ≤ 0.001), and overall self-reported performance in RMNH (t = 3.15, df = 216, p = 0.002). CONCLUSIONS: This study revealed that the training and onsite clinical mentorship to have significant positive changes in self-reported performance in a wide range of RMNH services especially on intra-operative care, leadership skills and CEMONC. 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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