RoadMApp: A feasibility study for a smart travel application to improve maternal health delivery in a low resource setting in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : Travel time and health care financing are key determinants to the provision of quality maternal health care in low resource settings. Despite the availability of pregnancy-related mHealth and smart travel applications, there is a lack of evidence on their usage to travel to health facilities for routine antenatal care and emergencies in low resource settings like Zimbabwe. Little is known about the feasibility of the usage of custom-made mobile technologies that integrate smart travel and mHealth. This paper explores the feasibility of implementing a custom-made geographically enabled mobile technology-based tool (RoadMApp) to counter the negative effects of long travel times and poor financing strategies for maternal care in Kwekwe District, Zimbabwe. Methods : Focus group discussions were conducted with pregnant women, women of childbearing age, men (household heads) and elderly women. Participatory learning approaches with stakeholders (community members) and in-depth interviews with key informants (health care service providers, transport operators) were utilised. In total 193 people took part in the study. The discussion questions centred on travel time, availability of transport, cellular network coverage and perceptions of the RoadMApp application. Data was analysed thematically using Nvivo Pro 12. Results : Most parts of rural Kwekwe have long distances to health facilities and an inefficient road and telecommunications network. Hence, it is hard to predict if RoadMApp will integrate into the lives of the community - especially those in rural areas. Since these issues are pillars of the design of the RoadMApp application, the implementation is likely to be challenging. Conclusion : Communities are keen to embrace the RoadMApp application. However, the feasibility of implementing RoadMApp in Kwekwe District will be challenging due to maternal health care barriers such as poor road network, poor phone network and the high cost of transport. There is, therefore, a need to investigate the social determinants of access to maternity services in order to inform the RoadMApp implementation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».