Iterative Development of a Mobile Phone App to Support Community Health Volunteers During Cervical Cancer Screening in Western Kenya: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To achieve the World Health Organization targets for cervical cancer elimination, low- and middle-income countries will need to develop innovative strategies to provide human papillomavirus (HPV)-based screening at a population level. Although mobile health (mHealth) interventions may help realize these goals by filling gaps in electronic specimen tracking and patient education, effective implementation of mHealth interventions is dependent upon context-specific development that is acceptable and usable by the target population. Detailed feedback should be gathered at the design and development stages to yield final products that reflect the needs, desires, and capabilities of target users. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop an mHealth app (mSaada) to support HPV-based screening in partnership with community health volunteers (CHVs) and program planners in western Kenya. METHODS: A team of student programmers developed a prototype to meet previously identified gaps in screening: patient education, protocol support, data capture, and specimen tracking. The prototype was iteratively developed through 2 waves of in-person working sessions with quantitative (survey) and qualitative (in-depth interview) feedback. Research staff engaged key stakeholders from both urban and rural locations and with varying levels of experience in delivering screening services. During the sessions, participants completed simulation exercises and role-play activities to become familiar with the platform. Once feedback was gathered and synthesized after each wave of in-person data collection, developers implemented changes to improve mSaada functionality. RESULTS: A total of 18 CHVs and clinicians participated in the in-person sessions. Participants found mSaada useful, easy to use, and would meet the needs of CHVs to provide HPV-based cervical cancer screening (electronic data capture, client education resources, and specimen tracking). They provided key feedback to enhance user experience, workflow, and sustainability. Key changes included altering the appearance of the wireframes, adding translation in additional local languages, changing potentially insensitive figures, alphabetizing lengthy dropdown menus, adding clinically relevant logic checks when entering data, and incorporating the ability to make real time edits to client records. They also made recommendations for additional features that might enhance mSaada's impact at the facility and health system levels, specifically the inclusion of a report-generating tool consistent with the Ministry of Health standards. CONCLUSIONS: Using a process of iterative feedback with key stakeholders and rapid response from developers, we have developed a mobile app ready for pilot testing in HPV-based screening programs led by CHVs.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».