Considerations for an Access-Centered Design of the Fever Thermometer in Low-Resource Settings: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lack of adequate information about fever in low-resource settings, its unreliable self-assessment, and poor diagnostic practices may result in delayed care and under-or-overdiagnosis of diseases such as malaria. The mismatches of existing fever thermometers in the context of use imply that the diagnostic tools and connected services need to be studied further to address the challenges of fever-related illnesses and their diagnostics. OBJECTIVE: This study aims to inform a product-service system approach to design a reliable and accessible fever thermometer and connected services, as well as contribute to the identification of innovative opportunities to improve health care in low-resource settings. METHODS: To determine what factors impede febrile people seeking health care to access adequate fever diagnostics, a literature search was conducted in Google Scholar and PubMed with relevant keywords. Next, these factors were combined with a patient journey model to design a new product-service system for fever diagnostics in low-resource settings. RESULTS: In total, 37 articles were reviewed. The five As framework was used to categorize the identified barriers. The results indicate that there is a poor distribution of reliable fever diagnostic practices among remote communities. This paper speaks to the global public health and design communities. Three complementary considerations are discussed that support the idea of a more holistic approach to the design of fever diagnostics: (1) understanding of the fever diagnostics patient journey, (2) identifying user groups of the thermometers in a specific health care system, and (3) assessing different needs and interests of the different users. CONCLUSIONS: Access to basic, primary health care may be enhanced with better information and technology design made through the involvement of system users.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».