Challenges encountered by midwives performing basic neonatal resuscitation in health facilities in Kinshasa, Democratic Republic of the Congo
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, an estimated five million children under the age of five die each year; 47% of these deaths occur during the neonatal period, and the vast majority in low- and middle-income countries. Events during labor are the cause of one quarter of neonatal deaths globally. Basic resuscitation with positive pressure ventilation reduces these deaths but is challenging to execute. To characterize barriers to implementation of basic neonatal resuscitation, we conducted a qualitative study using focus group discussions with midwives at three health facilities in Kinshasa, Democratic Republic of the Congo. We analyzed qualitative data using an inductive content approach in order to identify emergent themes and trends. Twenty-four midwives participated with a median age of 49 and over 80% with more than 10 years of clinical experience. We categorized challenges to implementing basic neonatal resuscitation into three themes with subthemes: 1) limited resources (subthemes: human resource limitations, inadequate and unprepared equipment, insufficient monitoring during labor); 2) inadequate simulated and clinical experience (subthemes: poor systems to support maintenance of skills, infrequent opportunity to resuscitate); 3) emotional burden of resuscitation (subthemes: decision-making under time pressure, tendency to stick to the routine, acute stress during resuscitation, moral distress after unsuccessful outcome). Our findings suggest that while simulation training is key, learning from clinical events may be a critical companion to address these barriers. We call for a new focus on developing and evaluating strategies that support providers in learning from every newborn resuscitation.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».