Evaluation of a Health Care Worker Training Intervention to Improve the Early Diagnosis and Referral of Childhood Cancers in Ghana: A Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study sought to (1) evaluate the perceived effectiveness of an early childhood cancer warning signs and symptoms (EWSS) training intervention on health care worker (HCW) knowledge, attitudes, and clinical practice; (2) evaluate the ease of implementation of training received, including potential barriers and facilitators; and (3) provide insights into program improvements for future iterations of the intervention. METHOD: Using a qualitative descriptive study design, we conducted in-depth, semistructured interviews with 23 purposively sampled Ghanaian HCW recipients of the EWSS training intervention. We undertook iterative thematic analysis of data concurrently with interviews and used a modified version of the theoretical framework of acceptability to guide the evaluation of the training intervention. RESULTS: We identified six themes-affective attitude, burden, intervention coherence, perceived effectiveness, self-efficacy, and quality improvement-that structure participant perceptions of the effectiveness of the EWSS training. Participants generally had a positive attitude to the training intervention, found the content relatively easy to understand, and communicated the positive impacts of the training on their day-to-day practice. However, they also identified patient- and system-level challenges to the real-world implementation of intervention components, including patients' cultural and religious beliefs about illnesses, patients' financial constraints, and inadequately funded health systems. CONCLUSION: Our findings suggest that although an HCW-focused training intervention has the potential to improve timely diagnosis and referral for childhood cancers in Ghana and comparable health system contexts, complementary interventions to address patient- and system-level implementation challenges are required to translate improvements in HCW knowledge to sustained impact on health outcomes for children with cancer.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».