Experiences of nurses and midwives in policy development in low- and middle-income countries: Qualitative systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nurses provide 90% of health care worldwide, yet little is known of the experiences of nurses and midwives in policy development in low- and middle-income countries (LMICs). Objective: To identify, appraise and synthesize the qualitative evidence on the experiences of nurses' and midwives' involvement in policy development LMICs. Design: A qualitative systematic review using modified Joanna Briggs Institute (JBI) methodology. Setting: Low and middle-income countries Participants: Nurses' and midwives' involved in policy development, implementation, and/or evaluation. Methods: A systematic search was undertaken across nine databases to retrieve published studies in English between inception and April of 2021. Screening, critical appraisal, and data extraction was undertaken by two independent reviewers. Results: Ten articles met inclusion criteria. All studies were published between 2000 to 2021 from a variety of LMICs. The studies were medium to high quality (70-100% critical appraisal scores). Four major themes were identified related to policy development: 1) Marginal representation of nurses; 2) Determinants of nurses' involvement (including at the individual, organization, and systematic level); 3) Leadership as a pathway to involvement; 4) Promoting nurses' involvement. Conclusion: All studies demonstrated that nurses and nurse midwives continue to be minimally involved in policy development. Findings reveal reasons for nurses' limited involvement and strategies to foster sustained engagement of nurses in policy development in LMICs. To enhance their involvement in policy development in LMICs, change is needed at multiple levels. Systemic power relations need to be reconstructed to facilitate more collaborative interdisciplinary practices with nurses co-leading and co-developing health care policies.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».