Lived Experiences and Technological Literacy of Heart Failure Patients and Clinicians at a Cardiac Care Centre in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital health could serve as a low-cost means of enabling better self-care in patients living with heart failure (HF) in resource-limited settings such as Uganda. However, digital health interventions previously deployed in such settings have been unsuccessful due to a lack of local patient and clinician engagement in the design process. Objective: To engage Ugandan HF patients and clinicians regarding their experiences with HF management and technology, so as to inform the future design of a digital health intervention for HF patients in Uganda. Methods: The study employed a convergent parallel mixed-methods design. Data collection was completed at the Uganda Heart Institute in Kampala, Uganda. Data were ascertained through a patient survey and semi-structured interviews completed with HF patients, caregivers, physicians, and nurses. A conventional content analysis approach was used to qualitatively examine interview transcripts. Findings: Survey data were collected from 101 HF patients (62 female/39 male, aged 54.2 ± 17.5 years). Nearly half (48%) disagreed that they knew what to do in response to changes in their HF symptoms. Almost all patients (98%) had access to a mobile device. Many patients (63%) identified as comfortable in using mobile money - a local set of services that use Unstructured Supplementary Service Data (USSD). Interviews were completed with 19 HF patients, three caregivers, seven physicians, and three nurses. Qualitative analysis revealed four clusters of themes: overdependence of patients on the clinic, inconvenience associated with attending the clinic, inconsistent patient self-care behaviours at home, and technological abilities that favoured USSD-based services. Conclusions: Ugandan HF patients possess unmet information needs that leave them ill-equipped to care for themselves. Future digital health interventions for this population should empower patients with HF-specific information and reassurance in their self-care abilities. Based on patient preferences, such systems should harness USSD technology with which most patients are already comfortable.
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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».