Utilization of technology to provide on-the-job trainings on Emergency Obstetric and Neonatal Care: Perspectives of nurses and midwives working in Rwanda’s remote health facilities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: One of the targets for the third sustainable development goals is to reduce worldwide maternal mortality ratio (MMR) to less than 70 deaths per 100,000 live births by 2030. To address issues affecting women and the newborns during childbirth and postnatal period, concerted efforts from governments and their stakeholders are crucial to maximize the use of technology to enhance frontline health professionals' skills to provide the emergency obstetric and newborn care (EmONC). However, no study has garnered nurses' and midwives' perspectives regarding the application of technology-enhanced learning approach to provide on-the-job Continuous Professional Development (CPD) and factors that may influence the application of this training approach in the Rwandan context. METHODS: The study collected data from nurses and midwives from forty (40) public health facilities in remote areas nationwide. The study applied a qualitative descriptive design to explore and describe nurses' and midwives' perspectives on the feasibility and acceptability of technology enhanced learning approaches such as e-learning, phone-based remote training, and other online methods to provide trainings in EmONC. Two focus group discussions with EmONC mentors, two with nurses and midwives were conducted. Twelve key informant interviews were conducted. Participants were selected purposively. In total, 54 individuals were included in this study. A thematic approach was used to analyse data. RESULTS: Nurses and midwives highlighted the need to provide refresher trainings about the management of pre-eclampsia. Most of the EmONC trainings are still provided face-to-face and the use of technology enhanced learning approaches have not yet been embraced in delivering EmONC CPDs for nurses and midwives in remote areas. Nurses and midwives found the first developed prototype of smartphone app training of the EmONC acceptable as it met the midwives' expectations in terms of the knowledge and skills' gap in EmONC. CONCLUSION: Although the newly developed application was found acceptable, further research involving practical sessions by nurses and midwives using the developed application is needed to garner views about the ease of use of the application, relevance of the EmONC uploaded content on the app, and needed improvements on the app to address their needs in EmONC.
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».