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Enregistrement W3006944228 · doi:10.2196/16426

Feasibility of a Mobile Health Tool for Mothers to Identify Neonatal Illness in Rural Uganda: Acceptability Study

2020· article· en· W3006944228 sur OpenAlexvenueno aff
Shababa Matin, Allison Wallingford, Shicheng Xu, Natalie R. Ng, Anthony Ho, Madison Vanosdoll, Peter Waiswa, Alain Labrique, Soumyadipta Acharya

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohns Hopkins UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicinemHealthTriageHealth careQualitative researchEconomic shortageFamily medicineNursingMedical emergencyPsychological interventionGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A shortage of community health workers to triage sick neonates and poor recognition of neonatal illness by mothers contribute significantly toward neonatal deaths in low- and middle-income countries. Providing low-resource communities with the tools and knowledge to recognize signs of neonatal distress can lead to early care-seeking behavior. To empower and educate mothers to recognize signs of neonatal illness, we developed a neonatal health assessment device consisting of a smartphone app and a wearable sensor (the NeMo system). OBJECTIVE: The aim of this study was to determine if mothers in rural Uganda were willing and able to use the NeMo system during the first week of their infant's life. We also assessed mothers' responses to the device's recommendation to seek care. METHODS: A total of 20 mothers were enrolled in the study after giving birth in the Iganga District Hospital. Each mother was trained to use the NeMo system to assess her infant for signs of illness before leaving the hospital and was given the NeMo system to use at home for 1 week. Throughout the week, the smartphone tracked the mothers' usage of NeMo, and the study team visited twice to observe mothers' ability to use NeMo. Each mother was interviewed at the end of 1 week to gather qualitative feedback on her experience with the NeMo system. RESULTS: In total, 18 mothers completed the study; 2 mothers were withdrawn during the week because of extenuating health circumstances. Moreover, 1 day after enrollment and training, 75% (15/20) of mothers used NeMo properly with no mistakes. Three days after enrollment and training, only 1 mother placed the wearable sensor improperly on her infant. On the final study day, only 1 mother connected the device improperly. Mothers used NeMo an average of 11.67 (SD 5.70) times on their own at home during the 5 full study days. Although the frequency of use per day decreased from day 1 to day 5 of the study (P=.04), 72% (13/18) of mothers used NeMo at least once per day. In total, 64% (9/14) of mothers who received an alert from the NeMo system to seek care for their infants either called the health care professional working with the study team or reused the system immediately and found no danger signs. All 18 mothers agreed or strongly agreed that the NeMo system was easy to use and helped them know when to seek care for their babies. CONCLUSIONS: NeMo is a feasible and acceptable tool to aid mothers in rural Uganda to assess their infant's health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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