“Putting the power back into community”: A mixed methods evaluation of a chronic hepatitis B training course for the Aboriginal health workforce of Australia’s Northern Territory
Notice bibliographique
Résumé
Background Chronic hepatitis B (CHB) is endemic in the Aboriginal and Torres Strait Islander population of Australia’s Northern Territory. Progression to liver disease can be prevented if holistic care is provided. Low health literacy amongst health professionals is a known barrier to caring for people living with CHB. We co-designed and delivered a culturally safe “Managing hepatitis B” training course for the Aboriginal health workforce. Here we present an evaluation of the course. Objectives To improve course participants CHB-related knowledge, attitudes, and clinical practice. To evaluate the “Managing hepatitis B” training course. To enable participants to have the skills and confidence to be part of the care team. Methods We used participatory action research and culturally safe principles. We used purpose-built quantitative and qualitative evaluation tools to evaluate our “Managing hepatitis B” training course. We integrated the two forms of data, deductively analysing codes, grouped into categories, and assessed pedagogical outcomes against Kirkpatrick’s training evaluation framework. Results Eight courses were delivered between 2019 and 2023, with 130 participants from 32 communities. Pre- and post-course questionnaires demonstrated statistically significant improvements in all domains, p<0.001 on 93 matched pairs. Thematic network analysis demonstrated high levels of course acceptability and significant knowledge acquisition. Other themes identified include cultural safety, shame, previous misinformation, and misconceptions about transmission. Observations demonstrate improvements in post-course engagement, a deep understanding of CHB as well as increased participation in clinical care teams. Conclusions The “Managing hepatitis B” training course led to a sustained improvement in the knowledge and attitudes of the Aboriginal health workforce, resulting in improved care and treatment uptake for people living with CHB. Important non-clinical outcomes included strengthening teaching, and leadership skills, and empowerment.
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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 | 0,045 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».