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Enregistrement W3128318643 · doi:10.1186/s12911-021-01406-z

Development of a novel mobile application, HBB Prompt, with human factors and user-centred design for Helping Babies Breathe skills retention in Uganda

2021· article· en· W3128318643 sur OpenAlexafffund
Natalie Chan, Hasan S. Merali, Niraj Mistry, Ryan Kealey, Douglas M. Campbell, Shaun K. Morris, Data Santorino

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenTD Bank GroupMcMaster Children's HospitalUniversity of TorontoB.C. Women's Hospital & Health Centre
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaCenter for Arthropod Management Technologies
Mots-clésFocus groupForgettingMedicineMedical educationPeer learningNursingPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Helping Babies Breathe (HBB) is a life-saving program that has helped reduce neonatal morbidity and mortality, but knowledge and skills retention after training remains a significant challenge for sustainability of impact. User-centred design (UCD) can be used to develop solutions to target knowledge and skills maintenance. METHODS: We applied a process of UCD beginning with understanding the facilitators of, and barriers to, learning and retaining HBB knowledge and skills. HBB Master Trainers and frontline HBB providers participated in a series of focus group discussions (FGDs) to uncover the processes of skills acquisition and maintenance to develop a mobile application called "HBB Prompt". Themes derived from each FGD were identified and implications for development of the HBB Prompt app were explored, including feasibility of incorporating strategies into the format of an app. Data analysis took place after each iteration in Phase 1 to incorporate feedback and improve subsequent versions of HBB Prompt. RESULTS: Six HBB trainers and seven frontline HBB providers participated in a series of FGDs in Phase 1 of this study. Common themes included lack of motivation to practise, improving confidence in ventilation skills, ability to achieve the Golden Minute, fear of forgetting knowledge or skills, importance of feedback, and peer-to-peer learning. Themes identified that were not feasible to address pertained to health system challenges. Feedback about HBB Prompt was generally positive. Based on initial and iterative feedback, HBB Prompt was created with four primary functions: Training Mode, Simulation Mode, Quizzes, and Dashboard/Scoreboard. CONCLUSIONS: Developing HBB Prompt with UCD to help improve knowledge and skills retention was feasible and revealed key concepts, including drivers for successes and challenges faced for learning and maintaining HBB skills. HBB Prompt will be piloted in Phase 2 of this study, where knowledge and skills retention after HBB training will be compared between an intervention group with HBB Prompt and a control group without the app. Trial registration Clinicaltrials.gov (NCT03577054). Retrospectively registered July 5, 2018, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/study/NCT03577054 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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