Designing and evaluating a novel mobile application for Helping Babies Breathe skills retention in Uganda: comparative study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Over 600 000 newborns die each year of intrapartum-related events, many of which are preventable in the presence of skilled birth attendants. Helping Babies Breathe (HBB) is a neonatal resuscitation training programme designed for low-resource settings that can reduce both early neonatal mortality and stillbirths. However, as in other similar educational programmes, knowledge and skill retention deteriorate over time. This trend may be counteracted by strategies such as regular simulated exercises. In this study, a mobile application (app) 'HBB Prompt' will be developed to assist providers in retaining HBB knowledge and skills. METHODS AND ANALYSIS: This is a comparative study in Uganda with two phases: an app development phase and an assessment phase. In the first phase, HBB trainers and providers will explore barriers and facilitators to enhance learning and maintenance of HBB skills and knowledge through focus group discussions (FGDs). The FGDs are designed with a human factors perspective, enabling collection of relevant data for the prototype version of HBB Prompt. The app will then undergo usability and feasibility testing through FGDs and simulations. In the second phase, a minimum of 10 healthcare workers from two district hospitals will receive HBB training. Only the intervention hospital will have access to HBB Prompt. All participants will be asked to practise HBB skills every shift and record this in a logbook. In the intervention site, app usage data will also be collected. The primary outcome will be comparing skills retention 12 months after training, as determined by Objective Structured Clinical Examination B scores. ETHICS AND DISSEMINATION: This study received ethics approval from The Hospital for Sick Children and Mbarara University of Science and Technology. The authors plan to publish all relevant findings from this study in peer-reviewed journals. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03577054.
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 | 0,042 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,004 |
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 ».