Evaluating Network Readiness for mHealth Interventions Using the Beacon Mobile Phone App: Application Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) interventions have the potential to transform the global health care landscape. The processing power of mobile devices continues to increase, and growth of mobile phone use has been observed worldwide. Uncertainty remains among key stakeholders and decision makers as to whether global health interventions can successfully tap into this trend. However, when correctly implemented, mHealth can reduce geographic, financial, and social barriers to quality health care. OBJECTIVE: The aim of this study was to design and test Beacon, a mobile phone-based tool for evaluating mHealth readiness in global health interventions. Here, we present the results of an application validation study designed to understand the mobile network landscape in and around Macha, Zambia, in 2019. METHODS: Beacon was developed as an automated mobile phone app that continually collects spatiotemporal data and measures indicators of network performance. Beacon was used in and around Macha, Zambia, in 2019. Results were collected, even in the absence of network connectivity, and asynchronously uploaded to a database for further analysis. RESULTS: Beacon was used to evaluate three mobile phone networks around Macha. Carriers A and B completed 6820/7034 (97.0%) and 6701/7034 (95.3%) downloads and 1349/1608 (83.9%) and 1431/1608 (89.0%) uploads, respectively, while Carrier C completed only 62/1373 (4.5%) file downloads and 0/1373 (0.0%) file uploads. File downloads generally occurred within 4 to 12 seconds, and their maximum download speeds occurred between 2 AM and 5 AM. A decrease in network performance, demonstrated by increases in upload and download durations, was observed beginning at 5 PM and continued throughout the evening. CONCLUSIONS: Beacon was able to compare the performance of different cellular networks, show times of day when cellular networks experience heavy loads and slow down, and identify geographic "dead zones" with limited or no cellular service. Beacon is a ready-to-use tool that could be used by organizations that are considering implementing mHealth interventions in low- and middle-income countries but are questioning the feasibility of the interventions, including infrastructure and cost. It could also be used by organizations that are looking to optimize the delivery of an existing mHealth intervention with improved logistics management.
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 | 0,018 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».