Impact of midwives’ emigration on maternity care services in Nigeria: A cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: One of the paramount hurdles to Nigeria's development in maternity-care service is the emigration of midwives to developed countries. However, midwives’ perspectives on the effects of the emigration of their colleagues’ to developed countries have yet to be investigated. This study examined the impact of midwives’ emigration on maternity care services and associated challenges in Nigeria. Methods: This study adopted a cross-sectional survey of 121 midwives and nurses at Adeoyo Maternity Teaching Hospital (AMTH), Ibadan Nigeria. Data were collected using a self-structured questionnaire. Results: 98.3% reported negative maternal health outcomes, 98.3% indicated midwives’ burnout, 93.4% reveal midwives’ low morale. Logistic regression analysis identified that the strongest challenge faced by care providers was lack of staff support (OR = 4.05, p = 0.001). Conclusion: The nursing implications of midwife emigration are far-reaching, affecting both maternity care service and remaining midwives. The increased workload reduces the quality of care and poses a high risk to maternal and neonatal outcomes. Addressing these challenges requires a multi-faceted approach, including workforce development, policy reforms, retention strategies. Despite ongoing challenges, maternity-care services can be strengthened through implementation of these strategies.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».