Training of primary care nurses in addressing noncommunicable diseases prevention, surveillance, and management: Endline evaluation of an implementation research project conducted in Hwange District, Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Background: Noncommunicable diseases (NCDs) cause over 70% of global deaths, with 33% of deaths in Zimbabwe attributed to NCDs. Rural districts face severe workforce and resource shortages. We evaluated an effective end–line training program for primary care nurses (PCNs) in Hwange District to strengthen NCD prevention, surveillance, and management. Materials and Methods: In March 2025, 14 nurses from seven primary clinics completed a posttraining survey. A validated questionnaire (Cronbach’s α =0.89) assessed self-rated competency (1–4) across six prevention, six surveillance, and five management domains, and perceptions of module usefulness and healthsystem readiness on a 5-point Likert scale. We calculated descriptive statistics, reliability, normality (Shapiro–Wilk), and U -tests for gender comparisons. Ethical approval was obtained and consent provided. Results: Participants were 71.4% female, mean age 44.1 ± 6.1 years with 14.0 ± 4.1 years of experience. High self-rated competency in prevention was highest for alcohol use and diet (71.4% each) and lowest for tobacco use and mental health (57.1% each). Surveillance knowledge peaked for diet (78.6%) and was lowest for alcohol (50.0%). Management competency was highest for hypertension (71.4%) and lowest for cancer (21.4%) and heart disease (35.7%). Despite high module usefulness ratings (78.6%–92.9%), 71.4% reported insufficient resources and 85.7% reported medication stockouts. No gender differences emerged ( U = 27.0, P = 0.346). Conclusion: These findings provide actionable evidence to support the scale-up of nurse-led NCD services in line with national strategies and global goals. Task-shifting NCD care to PCNs is feasible and enhances self-reported competencies. To sustain rural services, targeted mentorship, supply-chain strengthening, and focused training on tobacco control, mental health, and complex disease management are essential using implementation research.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».