“Now You Have Become Doctors”: Lady Health Workers' Experiences Implementing an mHealth Application in Rural Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: PIERS on the Move (POM) is a mobile health application developed to support community health workers identification and management of women at risk of adverse outcomes from pre-eclampsia. The objective of this study was to evaluate the impact of using POM in Pakistan on Lady Health Workers' (LHWs) knowledge and self-efficacy related to caring for women with pre-eclampsia, and their perception of usefulness of the tool. Methodology: An evaluation was designed for health care workers involved in the Community-Level Intervention for Pre-eclampsia (CLIP) cluster randomized trial from 2014 to 2016 in Sindh Province, Pakistan (NCT01911494). A semi-structured focus group guide was developed based on the Technology Acceptance Model (TAM), which theorizes that an individual's behavioral intention to use a system is determined by perceived usefulness and ease of use. Preliminary qualitative analysis was undertaken by the Pakistan and Canadian teams to create a coding framework for full qualitative analysis, which was completed using NVivo12. Results: Three key informant interviews were conducted with two Lady Health Supervisors and one Senior Medical Officer. Sixty-two LHWs were included in three focus group discussions. LHWs found the POM app easy to use and useful for their work as a helpful repository for maternal health information and guiding counseling and management of pre-eclampsia. LHWs reported increased knowledge and confidence in their work. Availability of clinical homecare, including postpartum, was felt to positively impact healthcare provided to pregnant and postpartum women. Potential community level impacts included strengthening relationships between health care providers and communities and between LHWs and the health system. LHWs shared reports of earlier care-seeking and increased awareness of maternal health issues by community members. Conclusions: LHWs carry a large burden of responsibility for community health in rural Pakistan and appreciated the investment in their skills and capacity during the CLIP trial with the POM app. Investing in communications technology for community health workers through improved referrals and follow up may strengthen cohesiveness of the health system overall.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».