Health Care Workers’ Experiences, Challenges of Obstetric Referral Processes and Self-Reported Solutions in South Western Uganda: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In resource limited settings, the highest burden of adverse maternal-fetal outcomes at referral hospitals is registered from emergency obstetric referrals from lower health facilities. Implementation of referral protocols has not been optimally successful possibly attributed to lack of understanding of profile of obstetric referrals and local challenges faced during implementation process. Objective: This study described the profile of emergency obstetric referrals, challenges faced in implementation of obstetric referral processes and explored self-reported solutions by health workers. Methods: This was a mixed methods study done at Mbarara Regional Referral Hospital (MRRH) and health centre IVs in South-Western Uganda. We consecutively recruited emergency obstetric referrals from Isingiro district for delivery at MRRH. Using a pre-tested questionnaire, we collected demographics, obstetric and referral characteristics. We described the profile of referrals using frequencies and proportions based on demographics, obstetric and referral characteristics. We conducted focus group discussions and in-depth interviews with health workers using discussion/interview guides. Using thematic analysis, we ascertained the challenges and health worker self-reported solutions. Results: We recruited 161 referrals: 104(65%) were below 26 years, 16(10%) had no formal education, 11(7%) reported no income, 151(94%) had no professional-escort, 137(85%) used taxis, 151(96%) were referred by midwives. Common diagnoses were previous cesarean scar (24% [n=39]) and prolonged labour (21% [n=33]). There was no communication prior to referral and no feedback from MRRH to lower health facilities. Other challenges included inconsistencies of ambulance and anesthesia services, electric power, medical supplies, support supervision, and harassment by colleagues. Self-reported solutions included the use of phone call technology for communication, audit meetings, support supervision and increasing staffing level. Conclusion: Most referrals are of poor social-economic status, use taxis, and lack professional-escort. Health workers suffer harassment, lack of communication and shortage of supplies. We need to experiment whether mobile phone technology could solve the communication gap.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».