Situating mobile health: a qualitative study of mHealth expectations in the rural health district of Nouna, Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The implementation of mobile health (mHealth) projects in low- and middle-income countries raises high and well-documented expectations among development agencies, policymakers and researchers. By contrast, the expectations of direct and indirect mHealth users are not often examined. In preparation for a proposed intervention in the Nouna Health District, in rural Burkina Faso, this study investigates the expected benefits, challenges and limitations associated with mHealth, approaching these expectations as a form of situated knowledge, inseparable from local conditions, practices and experiences. METHODS: The study was conducted within the Nouna Health District. We used a qualitative approach, and conducted individual semi-structured interviews and group interviews (n = 10). Participants included healthcare workers (n = 19), godmothers (n = 24), pregnant women (n = 19), women with children aged 12-24 months (n = 33), and women of childbearing age (n = 92). Thematic and content qualitative analyses were conducted. RESULTS: Participants expect mHealth to help retrieve patients lost to follow-up, improve maternal care monitoring, and build stronger relationships between pregnant women and primary health centres. Expected benefits are not reducible to a technological realisation (sending messages), but rather point towards a wider network of support. mHealth implementation is expected to present considerable challenges, including technological barriers, organisational challenges, gender issues, confidentiality concerns and unplanned aftereffects. mHealth is also expected to come with intrinsic limitations, to be found as obstacles to maternal care access with which pregnant women are confronted and on which mHealth is not expected to have any significant impact. CONCLUSIONS: mHealth expectations appear as situated knowledges, inseparable from local health-related experiences, practices and constraints. This problematises universalistic approaches to mHealth knowledge, while nevertheless hinting at concrete, expected benefits. Findings from this study will help guide the design and implementation of mHealth initiatives, thus optimising their chances for success.
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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 | 0,040 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».