Comparing the views of caseload midwives working with First Nations families in an all-risk, culturally responsive model with midwives working in standard caseload models, using a cross-sectional survey design
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Little is known about midwives' views and wellbeing when working in an all-risk caseload model. BACKGROUND: Between March 2017 and December 2020 three maternity services in Victoria, Australia implemented culturally responsive caseload models for women having a First Nations baby. AIM: Explore the views, experiences and wellbeing of midwives working in an all-risk culturally responsive model for First Nations families compared to midwives in standard caseload models in the same services. METHODS: A survey was sent to all midwives in the culturally responsive (CR) model six-months and two years after commencement (or on exit), and to standard caseload (SC) midwives two years after the culturally responsive model commenced. Measures used included the Midwifery Process Questionnaire and Copenhagen Burnout Inventory (CBI). FINDINGS: 35 caseload midwives (19 CR, 16 SC) participated. Both groups reported positive attitudes towards their professional role, trending towards higher median levels of satisfaction for the culturally responsive midwives. Midwives valued building close relationships with women and providing continuity of care. Around half reported difficulty maintaining work-life balance, however almost all preferred the flexible hours to shift work. All agreed that a reduced caseload is needed for an all-risk model and that supports around the model (e.g. nominated social workers, obstetricians) are important. Mean CBI scores showed no burnout in either group, with small numbers of individuals having burnout in both groups. DISCUSSION AND CONCLUSION: Midwives were highly satisfied working in both caseload models, but decreased caseloads and more organisational supports are needed in all-risk models.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».