A review on mHealth research in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Governments and development agencies are advocating mobile technology as a potential tool for developing and improving livelihoods, especially in developing countries where traditional technologies have failed to gain ground for wide ranging reasons. It is, therefore, understandable that the use of mobile technology in health care (mHealth) is growing in developing countries. Healthcare is one of the challenges facing developing countries, with the majority of the countries still lagging behind in most of the health related Millennium Development Goals (MDG) (Goals 4, 5 and 6). Due to the nascence of the domain, research in the domain is still in its infancy and, as such, there is little evidence to support the claims about the impact of the technology. The aim of this paper is to analyse the progress of mHealth as well as the progress of the research in the domain in developing countries. Data for the study are mHealth papers presented at the Third Mobile for Development (M4D) Conference which took place in India between 28th and 29th February 2012. The review notes the following about research in mHealth in developing countries: (i) Most interventions are patient-facing; this provides opportunities for using mHealth to empower the public; (ii) The interventions use a growing range of technological solutions; (iii) Most research still focuses on pilot projects as opposed to scaled-up projects and (iv) Research in the domain still lacks rigour.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».