The Potential of Digital Data Collection Tools for Long-lasting Insecticide-Treated Net Mass Campaigns in Nigeria: Formative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nigeria has the world's largest malaria burden, accounting for 27% of the world's malaria cases and 23% of malaria mortality globally. This formative study describes the operational process of the mass distribution of long-lasting insecticide-treated nets (LLINs) during a campaign program in Nigeria. OBJECTIVE: This study aims to assess whether and how digital data collection and management tools can change current practices and help resolve major implementation issues. METHODS: Qualitative data on the technical features and operational processes of paper-based and information and communication technology (ICT)-based systems in the Edo and Kwara states from June 2 to 30, 2017, were collected on the basis of documented operation manuals, field observations, and informant interviews. During the LLIN campaign in Edo State, we recruited 6 local government area focal persons and monitors and documented daily review meetings during household mobilization (9 days) and net distribution (5 days) to understand the major program implementation issues associated with the following three aspects: logistic issues, technical issues, and demand creation. Each issue was categorized according to the expected degree (low, mid, and high) of change by the ICT system. RESULTS: The net campaign started with microplanning and training, followed by a month-long implementation process, which included household mobilization, net movement, net distribution, and end process monitoring. The ICT system can improve management and oversight issues related to data reporting and processes through user-centered interface design, built-in data quality control logic flow or algorithms, and workflow automation. These often require more than 50% of staff time and effort in the current paper-based practice. Compared with the current paper-based system, the real-time system is expected to reduce the time to payment compensation for health workers by about 20 days and produce summary campaign statistics for at least 20 to 30 days. CONCLUSIONS: The ICT system can facilitate the measurement of population coverage beyond program coverage during an LLIN campaign with greater data reliability and timeliness, which are often compromised due to the limited workforce capacity in a paper-based system.
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 | 0,200 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».