A demonstration of mobile phone deployment to support the treatment of acutely ill children under five in Bushenyi district, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benefits of mobile phone deployment for children <5 in low-resource settings remain unproven. The target population of the current demonstration study in Bushenyi District, Uganda, presented with acute fever, pneumonia, or diarrhoea and were treated by community health workers (CHWs) providing integrated community case management (iCCM). METHODS: An observational study was conducted in five parishes (47 villages) served by CHWs well versed in iCCM with supplemental training in mobile phone use. Impact was assessed by quantitative measures and qualitative evaluation through household surveys, focus group discussions, and key informant interviews. RESULTS: CHWs in targeted sites improved child healthcare through mobile phone use coupled with iCCM. Of acutely ill children, 92.6% were correctly managed. Significant improvements in clinical outcomes compared to those obtained by CHWs with enhanced iCCM training alone were unproven in this limited demonstration. Nonetheless, qualitative evaluation showed gains in treatment planning, supply management, and logistical efficiency. Provider confidence and communications were enhanced as was ease and accuracy of record keeping. CONCLUSION: Mobile phones appear synergistic with iCCM to bolster basic supportive care for acutely ill children provided by CHWs. The full impact of expanded mobile phone deployment warrants further evaluation prior to scaling up in low-resource settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».