An mHealth tool for community health workers to improve caregiver knowledge of child health in the Amazon: An effectiveness-implementation hybrid evaluation
Notice bibliographique
Résumé
When community health workers (CHWs) are effective, they can teach healthy child rearing practices in their communities and improve child health and development outcomes. An effective mHealth tool can improve the capacity of CHWs to transmit knowledge to caregivers. This article evaluates the implementation of an mHealth tool in a CHW program in the Amazon of Peru. The intervention was designed, implemented, and evaluated with the guidance of multiple implementation science tools. A Hybrid Type 3 evaluation design was used to test the effectiveness of the implementation strategies and appropriateness of the intervention. The implementation outcomes: acceptability, adoption, dosage, and fidelity were analyzed with mixed methods approach to determine if the intervention was successfully installed in the CHW program. The service outcome, knowledge scores, was analyzed with an independent samples t-test and one way ANOVA to determine the effect of the program. The implementation strategies resulted in high degrees of acceptability, adoption, and fidelity of the mHealth tool. The surveillance component of the mHealth tools was not adequately adopted. The group of caregivers that received home visits with the mHealth tool (N = 48) had significantly higher knowledge scores (+1.26 standard deviations) than those in the control group (N = 138) (t(184) = -4.39, p<0.001). The COVID-19 pandemic significantly decreased the dosage of the intervention received by the participants. The CHEST App intervention is a promising tool to improve the capacity of CHWs during their home visits. Trial registered with ISRCTN on 11/29/2018 at https://doi.org/10.1186/ISRCTN43591826.
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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 | 0,056 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».