A low resource simulation-based training package leads to increased knowledge and skill retention post Basic Emergency Obstetric and Neonatal Care in rural Tanzania: A Quasi-experimental research design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Neonatal and Maternal mortality remain alarmingly high in rural areas like Kwimba Tanzania. The Basic Emergency Obstetric and Neonatal Care (BEmONC) training program aims to decrease these rates by improving healthcare provider knowledge and skill. Literature supports improvement in knowledge and skill immediately after training, but skill decay is reported as early as 1 month if healthcare providers are not afforded further facility-based opportunities to practice. The purpose of this study was to examine a low-cost resource option, a simulation package, for its impact on retention of knowledge and skills over a one-year period. Methods: A quasi-experimental research design was used to test the intervention; 5-day BEmONC training plus a facility-based simulation package: (1) low dose high frequency peer to peer simulation practice using peer cards and (3) clinical mentorship. Participants were midwives/nurses, clinical officers, and medical officers from local hospitals and health centers in Kwimba, Tanzania. Facilities were purposely assigned to one of the two clusters. After initial BEmONC training. Cluster A was supported with the simulation package whereas access to the simulation package was delayed until after the 6-month assessment for Cluster B. Knowledge and skill were analyzed using the training program OSCE’s at baseline, post workshop, at 6 months and at 12 months using the r core statistics; p-values < 0.05 were considered statistically significant. Results: All participants demonstrated significant knowledge and skill improvements post-initial workshop. At 6 months, Cluster A’s aggregate skill scores were significantly higher than Cluster B, who showed skill decay. At 12 months, aggregate skill scores between Cluster A and Cluster B were similar. Conclusion: There was a significant relationship between clusters receiving component two and three of the interventions and retention of skill sets at 6 and 12 months. This is the first study to report skill retention at 12 months after BEmONC training. Peer learning using detailed peer learning cards, with mentorship visits by the clinical expert every 3 months is a low resource educational option that in this context supported skill retention. More research is needed to assess generalizability and link like initiatives with clinical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».