Assessing the feasibility of eHealth and mHealth: a systematic review and analysis of initiatives implemented in Kenya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growth of Information and Communication Technology in Kenya has facilitated implementation of a large number of eHealth projects in a bid to cost-effectively address health and health system challenges. This systematic review aims to provide a situational analysis of eHealth initiatives being implemented in Kenya, including an assessment of the areas of focus and geographic distribution of the health projects. The search strategy involved peer and non-peer reviewed sources of relevant information relating to projects under implementation in Kenya. The projects were examined based on strategic area of implementation, health purpose and focus, geographic location, evaluation status and thematic area. RESULTS: A total of 114 citations comprising 69 eHealth projects fulfilled the inclusion criteria. The eHealth projects included 47 mHealth projects, 9 health information system projects, 8 eLearning projects and 5 telemedicine projects. In terms of projects geographical distribution, 24 were executed in Nairobi whilst 15 were designed to have a national coverage but only 3 were scaled up. In terms of health focus, 19 projects were mainly on primary care, 17 on HIV/AIDS and 11 on maternal and child health (MNCH). Only 8 projects were rigorously evaluated under randomized control trials. CONCLUSION: This review discovered that there is a myriad of eHealth projects being implemented in Kenya, mainly in the mHealth strategic area and focusing mostly on primary care and HIV/AIDs. Based on our analysis, most of the projects were rarely evaluated. In addition, few projects are implemented in marginalised areas and least urbanized counties with more health care needs, notwithstanding the fact that adoption of information and communication technology should aim to improve health equity (i.e. improve access to health care particularly in remote parts of the country in order to reduce geographical inequities) and contribute to overall health systems strengthening.
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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 | 0,038 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle