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Enregistrement W2581018970 · doi:10.2196/publichealth.5386

Assessing Mobile Phone Access and Perceptions for Texting-Based mHealth Interventions Among Expectant Mothers and Child Caregivers in Remote Regions of Northern Kenya: A Survey-Based Descriptive Study

2017· article· en· W2581018970 sur OpenAlexaffvenue
Abdul Momin Kazi, Jason-Louis Carmichael, Galgallo Waqo Hapanna, Patrick Gikaria Wangoo, Sarah Karanja, Denis Wanyama, Samuel Muhula, Lennie Bazira Kyomuhangi, Mores Loolpapit, Gilbert Wangalwa, Koki Kinagwi, Richard Lester

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthMobile phonePsychological interventionTelemedicineRural areaPhoneEnvironmental healthTelehealthDeveloping countryMedicineHealth careInternet privacyNursingComputer scienceTelecommunicationsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With a dramatic increase in mobile phone use in low- and middle-income countries, mobile health (mHealth) has great potential to connect health care services directly to participants enrolled and improve engagement of care. Rural and remote global settings may pose both significant challenges and opportunities. OBJECTIVE: The objective of our study was to understand the demographics, phone usage and ownership characteristics, and feasibility among patients in rural and remote areas of Kenya of having text messaging (short messaging service, SMS)-based mHealth intervention for improvements in antenatal care attendance and routine immunization among children in Northern Kenya. METHODS: A survey-based descriptive study was conducted between October 2014 and February 2015 at 8 health facilities in Northern Kenya as part of a program to scale up an mHealth service in rural and remote regions. The study was conducted at 6 government health facilities in Isiolo, Marsabit, and Samburu counties in remote and northern arid lands (NAL). Two less remote health facilities in Laikipia and Meru counties in more populated central highlands were included as comparison sites. RESULTS: A total of 284 participants were surveyed; 63.4% (180/284) were from NAL clinics, whereas 36.6% (104/284) were from adjacent central highland clinics. In the NAL, almost half (48.8%, 88/180) reported no formal education and 24.4% (44/180) self-identified as nomads. The majority of participants from both regions had access to mobile phone: 99.0% (103/104) of participants from central highlands and 82.1% (147/180) of participants from NAL. Among those who had access to a phone, there were significant differences in network challenges and technology literacy between the 2 regions. However, there was no significant difference in the proportion of participants from NAL and central highlands who indicated that they would like to receive a weekly SMS text message from their health care provider (90.0% vs 95.0%; P=.52). Overall, 92.0% (230/250) of participants who had access to a telephone said that they would like to receive a weekly SMS text message from their health care provider. Most phone users already spent the equivalent of 626 SMS text messages on mobile credit for personal use. CONCLUSIONS: Despite the remoteness of northern Kenya's NAL, the results indicate that the majority of pregnant women or care givers attending the maternal, newborn, and child health clinics have access to mobile phone and would like to receive text messages from their health care provider. mHealth programs, if designed appropriately for these settings, may be an innovative way for engaging women in care for improved maternal and newborn child health outcomes in order to achieve sustainable development goals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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