About half of Ethiopian midwifery professionals reported being dissatisfied with their jobs: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing well qualified health professionals is a part of sustainable development goal to specially to decrease maternal mortality below 70 per 100,000 deaths. Contrarily, The Nursing and midwifery councils (NMC) expect that 36% of healthcare workers, especially midwives, are leaving their jobs due to high turnover rates and job unhappiness worldwide. Methods: Studies were rigorously searched utilizing international databases from PubMed, Google Scholar, Cochrane Library, and Embase. Using the New Castle Ottawa scale for a cross-sectional study design, the quality of the articles that were searched was evaluated. The systemic review was conducted using the random effect approach, and statistical analysis was done using STATA version 17 software for the window. The Preferred Reporting Item for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) guideline was followed for reporting results. Results: A total of nine observational cross-sectional studies were included in this review. The pooled level of job satisfaction among midwives in Ethiopia was 52.2% (95% CI =41.7, 62.9). The pooled odds ratio showed that a significant positive association was found between midwives' job satisfaction and studied variables. Male midwife (OR = 0.45; 95% CI: 0.04, 0.87), fair supervision (OR = 2.03; 95%CI: 1.58-1), workload (OR = 1.72; 95%CI: 1.102-2.43) and motivation (OR = 1.64; 95%CI: 1.02-2.25) were strongly associated with job satisfaction. Conclusion: Evidence suggested that motivating employees, providing fair supervision, fair workloads, and fostering positive relationships with managers are all crucial tactics for retaining and enhancing the satisfaction of health professionals at health care facilities in Ethiopian.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».