Village health worker training for complications of labor and delivery in rural Maharashtra, India
Notice bibliographique
Résumé
Wynn Peterson,1 Raywat Deonandan,1 Shobha Arole,2 Ramaswamy Premkumar2 1Interdisciplinary School of Health Sciences, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada; 2Comprehensive Rural Health Project, Jamkhed, Maharashtra, India Background: By analyzing the perspectives of village health worker/trainers with the Comprehensive Rural Health Project (CRHP), this study aimed to investigate their level of knowledge of treatment, risks, and prevention of complications of labor and delivery and to evaluate current teaching methods. Methods: Three focus groups of six village health workers/trainers were conducted and divided according to level of experience. The resulting semistructured discussion was analyzed according to grounded theory. Results: Participants displayed strong content retention with respect to clinically relevant knowledge. Village health workers experienced barriers, including lack of education and casteism, which affected their ability to establish trust in the community. Clinical observation was perceived to be the most effective learning method and is recommended for teaching village health workers about the treatment and prevention of the complications of labor and delivery. Conclusion: When implementing this training model in comparable global communities, local culture and its impact on establishing trust is an important factor to consider. Keywords: postpartum hemorrhage, rural health, women's health, village health workers, village health worker training, India
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».