The development of proxy indicators to measure workforce well-being in emergency obstetric and neonatal care settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: A shortage of health workers with skills to deliver high-quality routine and emergency maternal and newborn health (MNH) care hinders achievement of the Sustainable Development Goals. Health worker well-being is a determinant of the quality and experiences of care. The emergency obstetric and newborn care (EmONC) framework supports country-level planners and managers to evaluate EmONC systems. We describe a measure development activity to identify a brief set of tracer measures to monitor facility-level health worker well-being in EmONC facilities. Methods: We did an iterative, systematic, rapid scoping review of the literature on health worker well-being constructs and existing measures, complemented by focus group discussions and expert technical consultations. We systematically mapped, evaluated, and prioritised candidate items for indicator development, drawing on the literature and inputs from content experts (MNH health workers and stakeholders) and measurement experts, to select succinct, relevant, actionable tracer measures for monitoring health worker well-being at the facility, sub-national, and national levels. We chose the final items for indicator development based on clarity, sensitivity to change, interpretability, usefulness, generalisability, and reliability. Results: Burnout, lack of psychological safety, and moral distress were prioritised to serve as proxies for the whole domain of EmONC health worker well-being. We compiled three brief measures fully reflecting the operational definition for each construct, including complete metadata. Next steps include collecting pilot data and performing psychometric testing to validate the measures. Subsequently, we hope they can be implemented as tracer indicators to monitor overall facility-based health worker well-being. Conclusions: We propose these candidate indicators as proxies to raise a 'red flag' when health worker well-being is low. We hope that they can alert health system administrators to the need to identify and address the root causes of threats to well-being, ensuring facility readiness to deliver 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».