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Enregistrement W4206305486 · doi:10.2196/29407

Reaching Patients With Noncommunicable Diseases in Rural Tanzania Using Mobile Devices and Community Trust: Qualitative Study

2021· article· en· W4206305486 sur OpenAlexvenueno aff
Ayano Miyashita, Keiko Nakamura, Mayumi Ohnishi, Deogratius Bintabara, Festo K. Shayo, Isaac Maro, Hideko Sato, Kaoruko Seino, Stephen M. Kibusi

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthFocus groupSwahiliTanzaniaMedicineUsabilityHealth careTelemedicineMobile phoneShort Message ServiceCommunity healthNursingInternet privacyFamily medicinePublic healthBusinessPsychological interventionComputer scienceGeographyPolitical scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A health service using mobile devices, mobile health (mHealth), has been widely applied to programs focusing on maternal and child health and communicable diseases in sub-Saharan African countries. However, mHealth apps for noncommunicable disease (NCD) services remain limited. OBJECTIVE: This study aimed to explore the acceptability and potential usability of SMS text messaging for patients and health care providers for the management of NCDs as part of an implementation research in rural Tanzania. METHODS: Nine focus group discussions were conducted with 56 participants (21 community health workers [CHWs], 17 patients, and 18 health care professionals [HPs]) in 3 districts in the Dodoma region, Tanzania. The interview guides were prepared in Swahili, and each session was recorded, transcribed, and translated into English. The focus group discussions consisted of the following topics: (1) perceptions of the participants about the possible use of mobile devices and SMS text messages as an mHealth platform in community health services; and (2) experiences of mobile device use in health activities or receiving health services via a mobile phone in the past. RESULTS: CHWs and HPs reported having familiarity using mobile devices to provide health services, especially for reaching or tracing patients in remote settings; however, patients with NCDs were less familiar with the use of mobile devices compared with the other groups. Hesitation to receive health services via SMS text messaging was seen in the patient group, as they wondered who would send health advice to them. Some patients expected services beyond what mHealth could do, such as aiding in recovery from a disease or sending notifications about the availability of prescription medications. CHWs showed interest in using text messaging to provide health services in the community; however, the concerns raised by CHWs included the cost of using their own mobile devices. Moreover, they demanded training about NCD management before engaging in such an activity. CONCLUSIONS: This study explored views and experiences regarding the possible installation of an mHealth intervention for managing NCDs in rural Tanzania. Although HPs and CHWs had experience using mobile devices to provide health services in non-NCD projects, only a few patients (3/17, 17%) had heard about the use of mobile devices to receive health services. To improve the suitability and acceptability of the intervention design for patients with NCDs, their trust must be earned. Involving CHWs in the intervention is recommended because they have already been appointed in the community and already know how to communicate effectively with patients in the area.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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