Implementation barriers for mHealth for non-communicable diseases management in low and middle income countries: a scoping review and field-based views from implementers
Notice bibliographique
Résumé
Background : Mobile health (mHealth) has been hailed as a potential gamechanger for non-communicable disease (NCD) management, especially in low- and middle-income countries (LMIC). Individual studies illustrate barriers to implementation and scale-up, but an overview of implementation issues for NCD mHealth interventions in LMIC is lacking. This paper explores implementation issues from two perspectives: information in published papers and field-based knowledge by people working in this field. Methods : Through a scoping review publications on mHealth interventions for NCDs in LMIC were identified and assessed with the WHO mHealth Evidence Reporting and Assessment (mERA) tool. A two-stage web-based survey on implementation barriers was performed within a NCD research network and through two online platforms on mHealth targeting researchers and implementors. Results : 16 studies were included in the scoping review. Short Message Service (SMS) messaging was the main implementation tool. Most studies focused on patient-centered outcomes. Most studies did not report on process measures and on contextual conditions influencing implementation decisions. Few publications reported on implementation barriers. The websurvey included twelve projects and the responses revealed additional information, especially on practical barriers related to the patients’ characteristics, low demand, technical requirements, integration with health services and with the wider context. Many interventions used low-cost software and devices with limited capacity that not allowed linkage with routine data or patient records, which incurred fragmented delivery and increased workload. Conclusion : Text messaging is a dominant mHealth tool for patient-directed of quality improvement interventions in LMIC. Publications report little on implementation barriers, while a questionnaire among implementors reveals significant barriers and strategies to address them. This information is relevant for decisions on scale-up of mHealth in the domain of NCD. Further knowledge should be gathered on implementation issues, and the conditions that allow universal coverage.
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 | 0,180 | 0,320 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».