Impact of smartphone-assisted prenatal home visits on women’s use of facility delivery: Results from a cluster-randomized trial in rural Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: About half of births in rural Tanzania are assisted by skilled providers. Point-of-care mobile phone applications hold promise in boosting job support for community health workers aiming to ensure safe motherhood through increased facility delivery awareness, access and uptake. We conducted a controlled comparison to evaluate a smartphone-based application designed to assist community health workers with data collection, education delivery, gestational danger sign identification, and referrals. METHODS: Community health workers in 32 randomly selected villages were cluster-randomized to training on either smartphone (intervention) or paper-based (control) protocols for use during household visits with pregnant women. The primary outcome measure was postnatal report of delivery location by 572 women randomly selected to participate in a survey conducted by home visit. A mixed-effects model was used to account for clustering of subjects and other measured factors influencing facility delivery. FINDINGS: The smartphone intervention was associated with significantly higher facility delivery: 74% of mothers in intervention areas delivered at or in transit to a health facility, versus 63% in control areas. The odds of facility delivery among women counseled by smartphone-assisted health workers were double the odds among women living in control villages (OR, 1.96; CI, 1.21-3.19; adjusted analyses). Women in intervention areas were more likely to receive two or more visits from a community health worker during pregnancy than women in the control group (72% vs. 60%; chi-square = 6.9; p < 0.01). Previous facility delivery, uptake of antenatal care, and distance to the nearest facility were also strong independent predictors of facility delivery. INTERPRETATION: Community health worker use of smartphones increased facility delivery, likely through increased frequency of prenatal home visits. Smartphone-based job aids may enhance community health worker support and effectiveness as one component of intervention packages targeting safe motherhood. TRIAL REGISTRATION: NCT03161184.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».