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Enregistrement W4405366545 · doi:10.2196/48346

The Impact of Rural Alimentation on the Motivation and Retention of Indigenous Community Health Workers in India: A Qualitative Study

2024· article· en· W4405366545 sur OpenAlexvenueno aff
Ajit Kerketta, A. N. Raghavendra

Notice bibliographique

RevueJMIRx Med · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Economic Development in India
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPreprintQualitative researchRural communityCommunity healthPsychologySocioeconomicsEnvironmental healthMedicineSociologyNursingSocial sciencePublic healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rural health care delivery remains a global challenge and India is no exception, particularly in regions with Indigenous populations such as the state of Jharkhand. The Community Health Centres in Jharkhand, India, are staffed by Indigenous workers who play a crucial role in bridging the health care gap. However, their motivation and retention in these challenging areas are often influenced by a complex mix of sociocultural and environmental factors. One such significant but understudied influencing factor is alimentation, or nutrition, in rural settings. Previous studies have identified several motivators, including community ties, cultural alignment, job satisfaction, and financial incentives. However, the role of alimentation in their motivation and retention in rural areas has not been sufficiently explored. Objective: This study aims to explore how the strong bond with locally produced food products impacts the retention of Indigenous community health workers (CHWs) in Jharkhand, India, and shed light on a crucial aspect of rural health care workforce sustainability. Methods: This study adopted a phenomenological research design to explore the lived experiences and perspectives of Indigenous CHWs in Jharkhand. A purposive sampling method was used to select CHWs who had worked in rural areas for at least five years. Data were collected through semistructured interviews, focusing on the participants' experiences of rural alimentation and how it influences their motivation and retention for rural health care. The interviews were audio recorded, transcribed, and analyzed using thematic analysis to identify common themes and patterns in their experiences related to nutrition and retention. Results: The study revealed that rural alimentation plays a significant role in both the motivation and retention of CHWs in Jharkhand. CHWs who experienced consistent access to local food reported higher job satisfaction, better physical well-being, and a stronger commitment to their roles. It has also been perceived that consuming nutrient-dense food products decreases the risk of chronic illness among rural populations. Additionally, community support systems related to alimentation were found to be crucial in maintaining motivation, with many CHWs emphasizing the importance of local food availability and cultural ties. The findings suggest that improving access to organic nutrition can positively influence the retention of CHWs in rural areas. Conclusions: Indigenous communities have unique food habits and preferences deeply rooted in agriculture and arboriculture. Their traditional eating practices are integral to their rich cultural heritage, with significant social, symbolic, and spiritual importance. This study highlights the critical role of rural alimentation in motivating and retaining CHWs in rural Community Health Centres in Jharkhand. Therefore, addressing organic versus conventional food in rural health care policies plays a vital role in improving the retention rates of CHWs. By recognizing the interconnectedness of nutrition and workforce sustainability, health care systems can better support Indigenous CHWs and continue delivering health care services.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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