Barriers and facilitators to the implementation of cell phone interventions to improve the use of family planning services among women in Sub-Saharan Africa: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mobile health (mHealth) interventions are being tested to improve contraceptive uptake in SubSaharan Africa (SSA). However, few attempts have systematically reviewed the mHealth programs aiming to improve family planning (FP) services among women in SSA. This review identifies and highlights facilitators and barriers to implementing cell phone interventions designed to target women FP services. Methods Databases including PubMed, CINAHL, Epistemonikos, Embase, and Global Health were systematically searched for studies from January 01, 2010, to December 31, 2020, to identify various mHealth interventions used to improve the use of FP services among women in SSA. Two authors independently selected eligible publications based on inclusion/exclusion criteria, assessed study quality and extracted data using a pre-defined data extraction sheet. In addition, a content analysis was conducted using a validated extraction grid with a pre-established categorization of barriers and facilitators. Results The search strategy led to a total of 8,188 potentially relevant papers, of which 16 met the inclusion criteria. The majority of included studies evaluated the impact of mHealth interventions on FP services; access (n = 9) and use of FP outcomes (n = 6). The most-reported cell phone use was for women reproductive health education, contraceptive knowledge and use. Barriers and facilitators of the use of mhealth were categorized into three main outcomes: behavioral outcomes, data collection and reporting, and health outcomes. mHealth interventions addressed barriers related to provider prejudice, stigmatization, discrimination, lack of privacy, and confidentiality. The studies also identified barriers to uptake of mHealth interventions for FP services, including decreased technological literacy and lower linguistic competency. Conclusion The review provides detailed information about the implementation of mobile phones at different healthcare system levels to improve FP services; outcomes. Barriers to uptake mHealth interventions must be adequately addressed to increase the potential use of mobile phones to improve access to sexual reproductive health awareness and family planning services. Systematic review registration PROSPERO CRD42020220669 (December 14, 2020)
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 | 0,020 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».