An mHealth Framework to Improve Birth Outcomes in Benue State, Nigeria: A Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The unprecedented coverage of mobile technology across the globe has led to an increase in the use of mobile health apps and related strategies to make health information available at the point of care. These strategies have the potential to improve birth outcomes, but are limited by the availability of Internet services, especially in resource-limited settings such as Nigeria. OBJECTIVE: Our primary objective is to determine the feasibility of developing an integrated mobile health platform that is able to collect data from community-based programs, embed collected data into a smart card, and read the smart card using a mobile phone-based app without the need for Internet access. Our secondary objectives are to determine (1) the acceptability of the smart card among pregnant women and (2) the usability of the smart card by pregnant women and health facilities in rural Nigeria. METHODS: We will leverage existing technology to develop a platform that integrates a database, smart card technology, and a mobile phone-based app to read the smart cards. We will recruit 300 pregnant women with one of the three conditions-HIV, hepatitis B virus infection, and sickle cell trait or disease-and four health facilities in their community. We will use Glasgow's Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework as a guide to assess the implementation, acceptability, and usability of the mHealth platform. RESULTS: We have recruited four health facilities and 300 pregnant women with at least one of the eligible conditions. Over the course of 3 months, we will complete the development of the mobile health platform and each participant will be offered a smart card; staff in each health facility will receive training on the use of the mobile health platform. CONCLUSIONS: Findings from this study could offer a new approach to making health data from pregnant women available at the point of delivery without the need for an Internet connection. This would allow clinicians to implement evidence-based interventions in real time to improve health outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03027258; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03027258 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6owR2D0kE).
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».