Utilization of a mobile phone application to increase access to sexual and reproductive health information, goods, and services among university students in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Innovations to increase access to sexual and reproductive health (SRH) information, goods, and services are needed, particularly in low-income settings. This study assessed the utilization of a mobile phone application (MPA) to increase access to SRH information, goods, and services among university students in Uganda. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of data from: (1) an endline survey performed as a consequence of a randomized controlled trial (RCT) of the effectiveness of the MPA, and (2) data from use of the MPA for accessing information, goods, and services over the 6-month time period of the RCT, obtained from in-MPA data collection service providers. We performed descriptive analysis of participant characteristics and their association with the utilization of the MPA using logistic regression; analyses of MPA use for accessing different types of information, goods, and services by gender; and analyses of functionality attributes of the MPA and related services. RESULTS: In the study population of young (median 22 years) predominantly female (61%) students, the utilization of the MPA by those who downloaded it was high (81% overall, 82% female, and 82% male). The most popular information portal was the frequently asked questions (71% utilization); the most popular goods were condoms for males (77% utilization) and sanitary pads for females (94% utilization); and the most popular service was HIV testing and counseling (60% utilization). The MPA demonstrated predominantly positive (responsiveness, non-distracting in-app advertisements, and ease of use) attributes. CONCLUSION: A mobile phone app to increase access to SRH information, goods, and services among university students in Uganda demonstrated high utilization. The results of this study support ongoing and future technical improvement efforts and research on effectiveness, economic efficiency, and scalability, along the continuum of activities to scale this intervention in order to improve SRH in low-income settings. TRIAL REGISTRATION: MUREC1/7 No. 07/05-18. Registered; June 29, 2018.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».