A scoping review of the impact of organisational factors on providers and related interventions in LMICs: Implications for respectful maternity care
Notice bibliographique
Résumé
We have limited understanding of the organisational issues at the health facility-level that impact providers and care as it relates to mistreatment in childbirth, especially in low- and middle-income countries (LMICs). By extension, it is not clear what types of facility-level organisational changes or changes in working environments in LMICs could support and enable respectful maternity care (RMC). While there has been relatively more attention to health system pressures related to shortages of staff and other resources as key barriers, other organisational challenges may be less explored in the context of RMC. This scoping review aims to consolidate evidence to address these gaps. We searched literature published in English between 2000-2021 within Scopus, PubMed, Google Scholar and ScienceDirect databases. Study selection was two-fold. Maternal health articles articulating an organisational issue at the facility- level and impact on providers and/or care in an LMIC setting were included. We also searched for literature on interventions but due to the limited number of related intervention studies in maternity care specifically, we expanded intervention study criteria to include all medical disciplines. Organisational issues captured from the non-intervention, maternal health studies, and solutions offered by intervention studies across disciplines were organised thematically and to establish linkages between problems and solutions. Of 5677 hits, 54 articles were included: 41 non-intervention maternal healthcare studies and 13 intervention studies across all medical disciplines. Key organisational challenges relate to high workload, unbalanced division of work, lack of professional autonomy, low pay, inadequate training, poor feedback and supervision, and workplace violence, and these were differentially influenced by resource shortages. Interventions that respond to these challenges focus on leadership, supportive supervision, peer support, mitigating workplace violence, and planning for shortages. While many of these issues were worsened by resource shortages, medical and professional hierarchies also strongly underpinned a number of organisational problems. Frontline providers, particularly midwives and nurses, suffer disproportionately and need greater attention. Transforming institutional leadership and approaches to supervision may be particularly useful to tackle existing power hierarchies that could in turn support a culture of respectful 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 | 0,029 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».