Effects of a telehealth programme using mobile data transmission on primary healthcare utilisation among children in Bamako, Mali
Notice bibliographique
Résumé
Pesinet is a non-profit organisation which operates a microinsurance programme combined with a monitoring service in low-income countries to increase primary healthcare utilisation for children. We studied the association between enrolment in the Pesinet programme and changes in utilisation of health services. We conducted a prospective controlled study in Bamako (Mali) in children under five years old. Participants in the Pesinet service were recruited from a neighbourhood of Bamako (n = 91) and participants in the control group (usual care) came from two other neighbouring districts (n = 89). Eight questionnaires were completed at 2-week intervals for each child in the study. We performed logistic regression modelling to assess the effect of the Pesinet programme on health service utilisation, adjusting for confounding variables (age and socio-economic status). During the study, families reported 206 episodes of disease in the intervention group and 168 in the control group. Children from the intervention group had 85 medical consultations and those in the control group had 28. Based on the logistic regression model, there was increased utilisation of health care services among children enrolled in the Pesinet programme, with an adjusted Odds Ratio for medical consultations of 2.2. Membership of the Pesinet telehealth programme increased primary healthcare utilisation among children under five years old in Mali.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».