Iterative Adaptation of a Maternal Nutrition Videos mHealth Intervention Across Countries Using Human-Centered Design: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) video interventions are often transferred across settings. Although the outcomes of these transferred interventions are frequently published, the process of adapting such videos is less described, particularly within and across lower-income contexts. This study fills a gap in the literature by outlining experiences and priorities adapting a suite of South African maternal nutrition videos to the context of rural Burkina Faso. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the key components in adapting a suite of maternal nutrition mHealth videos across settings. METHODS: Guided by the principles of human-centered design, this qualitative study included 10 focus group discussions, 30 in-depth interviews, and 30 observations. We first used focus group discussions to capture insights on local nutrition and impressions of the original (South African) videos. After making rapid adjustments based on these focus group discussions, we used additional methods (focus group discussions, in-depth interviews, and observations) to identify challenges, essential video refinements, and preferences in terms of content delivery. All data were collected in French or Dioula, recorded, transcribed, and translated as necessary into French before being thematically coded by two authors. RESULTS: We propose a 3-pronged Video Adaptation Framework that places the aim of video adaptation at the center of a triangle framed by end recipients, health workers, and the environment. End recipients (here, pregnant or lactating mothers) directed us to (1) align the appearance, priorities, and practices of the video's protagonist to those of Burkinabe women; (2) be mindful of local realities whether economic, health-related, or educational; and (3) identify and routinely reiterate key points throughout videos and via reminder cards. Health workers (here, Community Health Workers and Mentor Mothers delivering the videos) guided us to (1) improve technology training, (2) simplify language and images, and (3) increase the frequency of their engagements with end recipients. In terms of the environment, respondents guided us to localize climate, vegetation, diction, and how foods are depicted. CONCLUSIONS: Design research provided valuable insights in terms of developing a framework for video adaptation across settings, which other interventionists and scholars can use to guide adaptations of similar interventions.
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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 | 0,035 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».