Implementing eHealth Technology to Address Gaps in Early Infant Diagnosis Services: Qualitative Assessment of Kenyan Provider Experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Literature suggests that electronic health (eHealth) interventions can improve the efficiency and accuracy of health service delivery and improve health outcomes and are generally well received by patients; however, there are limited data on provider experiences using eHealth interventions in resource-limited settings. The HIV Infant Tracking System (HITSystem) is an eHealth intervention designed to improve early infant diagnosis (EID) outcomes among HIV-exposed infants. OBJECTIVE: We aimed to compare provider experiences with standard EID and HITSystem implementation at 6 Kenyan hospitals and 3 laboratories. The objective of this study was to better understand provider experiences implementing and using the HITSystem in order to assess facilitators and barriers that may impact adoption and sustainability of this eHealth intervention. METHODS: As part of a randomized controlled trial to evaluate the HITSystem, we conducted semistructured interviews with 17 EID providers at participating intervention and control hospitals and laboratories. RESULTS: Providers emphasized the perceived usefulness of the HITSystem, including improved efficiency in sample tracking and patient follow-up, strengthened communication networks among key stakeholders, and improved capacity to meet patient needs compared to standard EID. These advantages were realized from an intervention that providers saw as easy to use and largely compatible with workflow. However, supply stock outs and patient psychosocial factors (including fear of HIV status disclosure and poverty) provided ongoing challenges to EID service provision. Furthermore, slow or sporadic internet access and heavy workload prevented real-time HITSystem data entry for some clinicians. CONCLUSIONS: Provider experiences with the HITSystem indicate that the usefulness of the HITSystem, along with the ease with which it is able to be incorporated into hospital workflows, contributes to its sustained adoption and use in Kenyan hospitals. To maximize implementation success, care should be taken in intervention design and implementation to ensure that end users see clear advantages to using the technology and to account for variations in workflows, patient populations, and resource levels by allowing flexibility to suit user needs. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02072603; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02072603 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/71NgMCrAm).
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».