Multistakeholder Perspectives on Maternal Text Messaging Intervention in Uganda: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite continued interest in the use of mobile health for improving maternal health outcomes, there have been limited attempts to identify relevant program theories. OBJECTIVES: This study had two aims: first, to explicate the assumptions of program designers, which we call the program theory and second, to contrast this program theory with empirical data to gain a better understanding of mechanisms, facilitators, and barriers related to the program outcomes. METHODS: To achieve the aforementioned objectives, we conducted a retrospective qualitative study of a text messaging (short message service) platform geared at improving individual maternal health outcomes in Uganda. Through interviews with program designers (n=3), we elicited 3 main designers' assumptions and explored these against data from qualitative interviews with primary beneficiaries (n=26; 15 women and 11 men) and health service providers (n=6), as well as 6 focus group discussions with village health team members (n=50) who were all involved in the program. RESULTS: Our study results highlighted that while the program designers' assumptions were appropriate, additional mechanisms and contextual factors, such as the importance of incentives for village health team members, mobile phone ownership, and health system factors should have been considered. CONCLUSIONS: Our results indicate that text messages could be an effective part of a more comprehensive maternal health program when context and system barriers are identified and addressed in the program theories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».