Possibilities and Expectations for mHealth in the Pacific Islands: Insights From Key Informants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increase in mobile phone use across the globe is creating mounting interest for its application in addressing health system constraints. Although still limited, there is growing evidence of success in using mobile phones for health (mHealth) in low- and middle- income countries. The promise of mHealth to address key health system issues presents a huge potential for the Pacific Island countries where mobile use has radically increased. Current projections indicate an improved information and communications technology (ICT) environment to support greater access to mobile and digital devices in the Pacific region. OBJECTIVE: The objective of the study was to explore key stakeholder perspectives on the potential for mHealth in the Pacific region. METHODS: A series of in-depth interviews were conducted either face-to-face, via Skype or by email, with a series of key informants from the Pacific Rim region. Interviews were audio-recorded and later transcribed for detailed thematic analysis. RESULTS: We found widespread support for the potential to use mobile phones as a mechanism to facilitate improved health service delivery in the region. Essential elements for the successful development and implementation of mHealth were identified by these stakeholders. These included: developing an understanding of the local context and the problems that may be usefully addressed by the addition of mHealth to existing strategies and services; consideration of local infrastructure, capability, policy, mobile literacy and engagement; learning from others, particularly other low- and middle-income countries (LMICs); the importance of building supportive environments and of evaluation to provide evidence of impact and total cost. CONCLUSIONS: The rapid growth of mobile phone use in the region presents a unique juxtaposition of opportunity and promise. Though the region lags behind other LMICs in the adoption of mHealth technologies, this offers the convenience of learning from past mHealth interventions and applying these learnings to achieve scale, sustainability and success. This study deepens the understanding of the potential of mHealth for the region, and offers a baseline from which discussions can be made to examine the limitations, barriers and complexities inherent in mHealth applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».