Content and design of respectful maternity care training packages for health workers in sub‐Saharan Africa: Scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Training health workers might facilitate respectful maternity care (RMC); however, the content and design of RMC training remain unclear. OBJECTIVE: To explore the content and design of RMC training packages for health workers in sub-Saharan Africa. SEARCH STRATEGY: MEDLINE, EMBASE, CINAHL Complete, Web of Science Core Collections, SCOPUS, and grey literature sources (including websites of RMC-focused key organizations and Ministries of Health) were searched for journal papers, reports, and training guides from January 2006 up to August 2022. SELECTION CRITERIA: There were no restrictions on study designs, language, or health-worker cadre. Two reviewers independently screened results. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Key data, including training content and methods used, were extracted and summarized. MAIN RESULTS: Thirty-two citations from 26 studies/programs were identified (24 journal papers, 5 manuals/guides, 2 reports and 1 PhD thesis), with 27 citations from 22 studies informing the review findings. About half of all conducted studies were from East Africa. The most common topics in RMC trainings were communication, privacy and confidentiality, and human resources. Most trainings were multicomponent and appear to be largely in-service training. Health workers providing direct care to women, compared with non-clinical staff such as receptionists and cleaners, were the only recipients of training in most studies (81.8%). Two broad categories of training methods/tools were identified: workshop-based and action-based. Over 90% of the studies assessed impact of the training, with a majority focused on impacts on maternal health and care; however, half of the latter studies did not appear to have feedback mechanisms in place for implementing change. CONCLUSIONS: The content and design of RMC training in sub-Saharan Africa are multifaceted, suggesting the complexity of implementing/promoting RMC. Some progress has been made; however, missed opportunities in training remain with respect to study populations, training topics, cadres, and feedback mechanisms.
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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 | 0,040 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».