Electricity, Computing Hardware, and Internet Infrastructures in Health Facilities in Sierra Leone: Field Mapping Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Years of health information system investment in many countries have facilitated service delivery, surveillance, reporting, and monitoring. Electricity, computing hardware, and internet networks are vital for health facility-based information systems. Availability of these infrastructures at health facilities is crucial for achieving national digital health visions. OBJECTIVE: The aim of this study was to gain insight into the state of computing hardware, electricity, and connectivity infrastructure at health facilities in Sierra Leone using a representative sample. METHODS: Stratified sampling of 72 (out of 1284) health facilities distributed in all districts of Sierra Leone was performed, factoring in the rural-urban divide, digital health activity, health facility type, and health facility ownership. Enumerators visited each health facility over a 2-week period. RESULTS: Among the 72 surveyed health facilities, 59 (82%) do not have institutionally provided internet. Among the 15 Maternal and Child Health Posts, as a type of primary health care unit (PHU), 9 (60%) use solar energy as their only electricity source and the other 6 (40%) have no electricity source. Similarly, among the 13 hospitals, 5 (38%) use a generator as a primary electricity source. All hospitals have at least one functional computer, although only 7 of the 13 hospitals have four or more functional computers. Similarly, only 2 of the 59 (3%) PHUs have one computer each, and 37 (63%) of the PHUs have one tablet device each. We consider this health care computing infrastructure mapping to be representative with a 95% confidence level within an 11% margin of error. Two-thirds of the PHUs have only alternate solar electricity, only 10 of the 72 surveyed health facilities have functional official internet, and most use suboptimal computing hardware. Overall, 43% of the surveyed health facilities believe that inadequate electricity is the biggest threat to digitization. Similarly, 16 (22%) of the 72 respondents stated that device theft is a primary hindrance to digitization. CONCLUSIONS: Electricity provision for off-electricity-grid health facilities using alternative and renewable energy sources is emerging. The current trend where GSM (Global System for Mobile Communication) service providers provide the internet to all health facilities may change to other promising alternatives. This study provides evidence of the critical infrastructure gaps in health facilities in Sierra Leone.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».