Development of Digital Health Messages for Rural Populations in Tanzania: Multi- and Interdisciplinary Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health workers have traditionally delivered health promotion and education to rural communities in the Global South in paper leaflet formats or orally. With the rise of digital technologies, health promotion and education can be provided in innovative and more effective formats, which are believed to have a higher impact on disease prevention and treatment. OBJECTIVE: The aim of this tutorial is to illustrate how a multi- and interdisciplinary approach can be applied in the design process of digital health messages for use in the Global South. METHODS: The multi- and interdisciplinary team of the Non-discriminating access for Digital Inclusion (DigI) project digitalized and customized available government-approved paper-based health promotion messages into a screen-suitable format. The team worked closely together and used its diverse expertise to develop digital health messages with disease-specific content in Tanzania's national language (Swahili) as well as English. The development process included the following phases: a local needs assessment; identification of government-approved health promotion materials in a nondigital format; identification of key health messages; creation of a practical and engaging story, easy to understand for the general public; drafting of a storyboard for an animated video with review, feedback, and revisions; forward and backward translation; audio recording of the story in both languages; finalization and presentation of the animations; development of relevant questions related to the health messages in each domain; and development of web and mobile apps to access the digital health messages. RESULTS: Between 2017 and 2019, we developed key health messages, quizzes, and animated health videos to address HIV/AIDS, tuberculosis, Taenia solium cysticercosis and taeniasis, and anthrax, all of which are of public health importance in Tanzania. Feedback from local stakeholders and test users was included in various phases of the process. The 4 videos and other content are available in local information spots on a digital health platform (DigI platform), established by the DigI project, in both Tanzanian Swahili and English. CONCLUSIONS: Our methodological multi- and interdisciplinary approach ensures that the digital health messages for the public are clear, high quality, and align with the government's objectives for health promotion. It also demonstrates the diversity of scientific disciplines required when collaborating on a digital health project. We recommend this approach to be applied to the development of other digital health messages for a wide range of diseases. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/25128.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».