The Use of Implementation Science Tools to Design, Implement, and Monitor a Community-Based mHealth Intervention for Child Health in the Amazon
Notice bibliographique
Résumé
It is essential to analyze the local context and implementation components to effectively deliver evidence-based solutions to public health problems. Tools provided by the field of implementation science can guide researchers through a comprehensive implementation process, making innovations more adaptable, replicable, and sustainable. It is equally important to report on the design and implementation process so others can analyze, replicate, and improve on the progress made from an intervention. Reporting on the implementation process has been especially limited in global health settings, where it is most needed due to the high burden of illness and the complexity of their settings. The current study applies tools of implementation science to improve the implementation and reporting of an integrated intervention for child health and development in a global health setting. METHODS The study reports on the implementation of the Child Health Education and Surveillance Tool App (CHEST App), in the Amazon of Peru. The study uses the Active Implementation Frameworks (AIF) to design, implement, adapt, and monitor the CHEST App intervention. RESULTS During the Exploration Stage, the research team gathered evidence to identify the primary drivers of poor nutrition and child development in the communities, and analyzed potential evidence-based solutions to address the problem. During the Installation Stage, the intervention and the implementation protocol were co-created with participants in the field. Also, the capacity to implement the intervention by the providers in the communities was assessed and supported. During the Initial Implementation Stage, the research team deployed the intervention and conducted improvement cycles through information gathering and analysis. Multiple design iterations and rapid-cycle problem solving were used to improve the functionality and acceptability of the intervention and implementation strategy. CONCLUSION Design, adaptation, and implementation of the intervention was guided by the AIF. The stages provided guidance to ensure the local setting was taken into full consideration and the intervention was co-created by the recipients. By reporting on the implementation process, the study contributes to the knowledge base needed to improve the impact and scalability of child health programs in global health settings.
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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 | 0,285 | 0,371 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».