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Enregistrement W3164467549 · doi:10.3389/fgwh.2021.662256

Stakeholders' Perspectives on the Challenges of Emergency Obstetric Referrals and the Feasibility and Acceptability of an mHealth Intervention in Northern Iraq

2021· article· en· W3164467549 sur OpenAlexfundno aff
Bridget Relyea, Alison Wringe, Osama Afaneh, Ioannis Malamas, Nicholas Teodoro, Mohammed Ghafour, Jennifer Scott

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Global Women s Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges Canada
Mots-clésmHealthPsychological interventionFocus groupReferralNursingMedicineHealth careMedical emergencyPhoneGovernment (linguistics)Mobile phoneIntervention (counseling)Nonprobability samplingBusinessEnvironmental healthPopulationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The health system in northern Iraq has been weakened by conflict and the internal displacement of over three million people. Mobile phone-based interventions (mHealth) may improve maternal and neonatal health outcomes by enabling emergency referrals, facilitating communication between patients and providers, and improving patient data management; however, they have not been sufficiently studied in conflict-affected settings. We explored stakeholders' perspectives on challenges to obstetric referrals and the feasibility and acceptability of a mobile phone-based application to reduce delays in reaching emergency obstetric care in order to inform its development. We conducted a qualitative study in the Kurdistan region of northern Iraq from May to July, 2018. Using purposive sampling, we carried out 15 semi-structured interviews with coordination actors including healthcare management staff, government health officials, non-government health program managers and ambulance staff. The interviews explored obstetric care delivery, referral processes, mobile phone usage and mHealth implementation strategies. Eleven focus group discussions, which incorporated participatory activities on similar topics, were conducted with ambulance drivers, hospital and primary health center staff. Audio-recorded, transcribed and translated data were coded iteratively to identify emerging concepts, and analyzed thematically. Sixty-eight stakeholders (36 women and 32 men) participated. Challenges regarding the referral system included resource limitations, security concerns, costs and women's reluctance to be transported in male-staffed ambulances. In terms of obstetric care and decision-making, participants noted gaps in communication and coordination of services with the current paper-based system between health care providers, ambulance drivers, and hospital staff. Ambulance drivers reported incurring delays through lack of patient information, poor road conditions, and security issues. A prototype mobile phone application was found to be acceptable based on perceived usefulness to address some of the challenges to safe obstetric care and focused on phone usage, access to information, Global Positioning System (GPS), connectivity, cost, and user-friendliness. However, the feasibility of the innovation was considered in relation to implementation challenges that were identified, including poor connectivity, and digital literacy. Implementation of the app would need to account for the humanitarian context, cultural and gender norms regarding obstetric care, and would require substantial commitment and engagement from policymakers and practitioners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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