Appropriation of mHealth Interventions for Maternal Health Care in Sub-Saharan Africa: Hermeneutic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many maternal clients from poorly resourced communities die from preventable pregnancy-related complications. The situation is especially grave in sub-Saharan Africa. Mobile health (mHealth) interventions have the potential to improve maternal health outcomes. mHealth interventions are used to encourage behavioral change for health care-seeking by maternal clients. However, the appropriation of such interventions among maternal health clients is not always guaranteed. OBJECTIVE: This study aims to understand how maternal clients appropriate mHealth interventions and the factors that affect this appropriation. METHODS: This study used a hermeneutic literature review informed by the model of technology appropriation. We used data from three mHealth case studies in sub-Saharan Africa: Mobile Technology for Community Health, MomConnect, and Chipatala Cha Pa Foni. We used the search and acquisition hermeneutic circle to identify and retrieve peer-reviewed and gray literature from the Web of Science, Google Scholar, Google, and PubMed. We selected 17 papers for analysis. We organized the findings using three levels of the appropriation process: adoption, adaptation, and integration. RESULTS: This study found that several factors affected how maternal clients appropriated mHealth interventions. The study noted that it is paramount that mHealth designers and implementers should consider the context of mHealth interventions when designing and implementing interventions. However, the usefulness of an mHealth intervention may enhance how maternal health clients appropriate it. Furthermore, a community of purpose around the maternal client may be vital to the success of the mHealth intervention. CONCLUSIONS: The design and implementation of interventions have the potential to exacerbate inequalities within communities. To mitigate against inequalities during appropriation, it is recommended that communities of purpose be included in the design and implementation of maternal mHealth interventions.
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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 | 0,053 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».