MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2786073554 · doi:10.15353/joci.v13i3.3329

Bringing Community Back to Community Health Worker Studies: Community interactions, data collection, and health information flows

2017· article· en· W2786073554 sur OpenAlexvenueno aff
Eric Obeysekare, Khanjan Mehta, Carleen Maitland

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Community health workersWorkflowHealth careData collectionPerspective (graphical)mHealthCommunity healthKnowledge managementResource (disambiguation)BusinessPublic relationsNursingSociologyMedicinePolitical sciencePublic healthComputer scienceEnvironmental healthEngineeringHealth servicesPopulationPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community Health Workers (CHWs) have the potential to be a great resource in the further growth of the fledging healthcare systems that exist in many developing countries. Through their position as community members, CHWs can interact with other individuals in the areas where they live and work and serve as valuable health resources by providing basic health information and referrals up the healthcare chain. However, few studies have examined CHWs from a community-based perspective. This study analyzes the work and relationships of several CHWs working for the Mashavu mHealth venture in Nyeri, Kenya. Through the use of participant observation and interviews, the workflows of these CHWs were investigated with a specific eye towards interactions between CHWs and their communities and how these interactions affect potential health data collection opportunities. This community-based perspective reveals unique insights into the workflows of the CHWs and how technology might be designed to support them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0140,011
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Community InformaticsMême sujetICT in Developing CommunitiesTravaux en français237 207