Acceptability and Use of Interactive Voice Response Mobile Phone Surveys for Noncommunicable Disease Behavioral Risk Factor Surveillance in Rural Uganda: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is need for more timely data to inform interventions that address the growing noncommunicable disease (NCD) epidemic. With a global increase in mobile phone ownership, mobile phone surveys can bridge this gap. OBJECTIVE: This study aimed to explore the acceptability and use of interactive voice response (IVR) surveys for surveillance of NCD behavioral risk factors in rural Uganda. METHODS: This qualitative study employed user group testing (UGT) with community members. The study was conducted at the Iganga-Mayuge Health and Demographic Surveillance Site (IM-HDSS) in Eastern Uganda. We conducted four UGTs which consisted of different categories of HDSS members: females living in urban areas, males living in urban areas, females living in rural areas, and males living in rural areas. Participants were individually sent an IVR survey, then were brought in for a group discussion using a semistructured guide. Data were analyzed thematically using directed content analysis. RESULTS: Participants perceived that IVR surveys may be useful in promoting confidentiality, saving costs, and raising awareness on NCD behavioral risk factors. Due to the clarity and delivery of questions in the local language, the IVR survey was perceived as easy to use. Community members suggested scheduling surveys on specific days and sending reminders as ways to improve their use for surveillance. Social issues such as domestic violence and perceptions toward unknown calls, technological factors including poor network connections and inability to use phones, and personal issues such as lack of access to phones and use of multiple networks were identified as barriers to the acceptability and use of mobile phone surveys. However, incentives were reported to motivate people to complete the survey. CONCLUSIONS: Community members reflected on contextual and sociological implications of using mobile phones for surveillance of NCD behavioral risk factors. The opportunities and challenges that affect acceptability and use of IVR surveys should be considered in designing and implementing surveillance programs for NCD risk factors.
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 | 0,026 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».