Implementing mHealth Interventions in a Resource-Constrained Setting: Case Study From Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) interventions are becoming more common in low-income countries. Existing research often overlooks implementation challenges associated with the design and technology requirements of mHealth interventions. OBJECTIVE: We aimed to characterize the challenges that we encountered in the implementation of a complex mHealth intervention in Uganda. METHODS: We customized a commercial mobile survey app to facilitate a two-arm household-randomized, controlled trial of home-based tuberculosis (TB) contact investigation. We incorporated digital fingerprinting for patient identification in both study arms and automated SMS messages in the intervention arm only. A local research team systematically documented challenges to implementation in biweekly site visit reports, project management reports, and minutes from biweekly conference calls. We then classified these challenges using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). RESULTS: We identified challenges in three principal CFIR domains: (1) intervention characteristics, (2) inner setting, and (3) characteristics of implementers. The adaptability of the app to the local setting was limited by software and hardware requirements. The complexity and logistics of implementing the intervention further hindered its adaptability. Study staff reported that community health workers (CHWs) were enthusiastic regarding the use of technology to enhance TB contact investigation during training and the initial phase of implementation. After experiencing technological failures, their trust in the technology declined along with their use of it. Finally, complex data structures impeded the development and execution of a data management plan that would allow for articulation of goals and provide timely feedback to study staff, CHWs, and participants. CONCLUSIONS: mHealth technologies have the potential to make delivery of public health interventions more direct and efficient, but we found that a lack of adaptability, excessive complexity, loss of trust among end users, and a lack of effective feedback systems can undermine implementation, especially in low-resource settings where digital services have not yet proliferated. Implementers should anticipate and strive to avoid these barriers by investing in and adapting to local human and material resources, prioritizing feedback from end users, and optimizing data management and quality assurance procedures. TRIAL REGISTRATION: Pan-African Clinical Trials Registration PACTR201509000877140; https://pactr.samrc.ac.za/TrialDisplay.aspx?TrialID=877.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».