Using Human-Centered Design to Develop, Launch, and Evaluate a National Digital Health Platform to Improve Reproductive Health for Rwandan Youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A lack of access to evidence-based, unbiased, and youth-friendly family planning and reproductive health (FP/RH) information and care limit young people's ability to prevent unplanned pregnancies and HIV and sexually transmitted infections. This threat-ens their health and is a significant cause of school drop-out, limiting young peoples' well-being, future potential, and employment opportunities. To address these challenges facing youth, YLabs used an end-to-end human-centered design (HCD) approach to create CyberRwanda, a digital platform aiming to improve the health and livelihoods of adolescents (aged 12-19 years) in Rwanda. DESIGNING FOR DIGITAL WITH YOUTH: From 2016 to 2020, CyberRwanda was designed and piloted using an HCD approach in partnership with more than 1,000 youth, parents, teachers, and public and private health care providers. During the problem recognition phase, HCD revealed participants' beliefs, behavioral preferences, and experiences as they relate to FP/RH specifically and their broader life experiences, motivations, and challenges. Several phases of analog, digital, and live prototyping with youth and key stakeholders were used to codesign, test, and refine the intervention for implementation. RESULTS: CyberRwanda is a direct-to-consumer platform where adolescents can learn integrated, age-appropriate health, and skills-building information through edutainment behavior change stories and a robust frequently asked questions library, order health products online, and be linked to CyberRwanda's network of private and public health care providers who have been trained to provide adolescent-friendly care. IMPLICATIONS FOR FUTURE RESEARCH: The HCD process resulted in significant pivots to the design of the digital platform and the implementation model. Using HCD provided a structured methodology to combine technical FP/RH expertise and visual and product design expertise to codesign and iteratively develop a digital health intervention with and for Rwandan youth.
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 | 0,019 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».