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Enregistrement W4386989340 · doi:10.1093/pch/pxad055.036

36 Quality Improvement Integrated Kangaroo Mother Care (QIiKMC)-Development with Evidence-based Practice for Improving Quality (EPIQ) to Improve Learning and Implementation

2023· article· en· W4386989340 sur OpenAlexfundaboutno aff
Doug McMillan, Nalini Singhal, Stella Kyoyagala, Susan Niermeyer, Julieth Kabirigi, William Keenan, Ashish KC, Majeeda Kamaluddeen, Khalid Aziz

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Mots-clésReferralHealth careMedicineTanzaniaQuality (philosophy)NursingQuality managementGovernment (linguistics)Medical educationOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction/Background Kangaroo Mother Care (KMC) improves outcome for small newborns, but implementation has been slow. This lag may be associated with lack of short, effective learning programs for healthcare workers, and limited ability to overcome barriers to KMC program development. Objectives To develop a practical learning program for KMC with focus on facilitating healthcare workers assisting the learning of mothers and other family members in KMC care of small babies. To integrate KMC with quality improvement to assist healthcare workers overcome barriers to implementation and improve practice. Design/Methods Six neonatologists, with other global experts, developed as simulation-based, interactive, 12-contact-hour learning program with virtual pilot testing in Uganda, Tanzania, and Nepal, prior to implementation in Mbarara Regional Referral Hospital in Uganda. Revisions in QIiKMC course content and integration with quality improvement were accompanied by development of A KMC Readiness, Survey, Knowledge and Confidence Check, Parent Information, and Course Evaluation, with all components available at www.cnf-fnc.ca. Results Thirty-three nurses and physicians increased knowledge scores from 79% to 88% post-learning. 77% indicated the course was useful or very useful, appreciating “The link between EPIQ and KMC in identification and solving problems” and the “Usefulness of family involvement in caring for the newborn in the hospital and home”. Participants indicated preferences for face-to-face learning and more time for hands-on practice. KMC for small babies increased from 0% to 65% (by August-October 2022). Length of hospital stay decreased by 5 days. Government increased KMC beds from 4 to 8. Staff reported increased job satisfaction along with increased quality improvement activities. Family members in addition to mothers were involved (especially with multiple births or if the mother was ill). Families helped other families with learning. One father reported that “When my baby grows up, I will let him know that it was my warmth which kept him alive”. Conclusion Development of a short, practical KMC learning program was feasible. Integration with quality improvement was empowering and impactful. Acknowledgements Funding from the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada and a Rotary Global Grant is appreciated. Potential competing interests Funding for learning program development was received from the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada. Funding for KMC implementation in Uganda was supported by a Rotary Global Grant.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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