Enablers and barriers to the acceptability of mHealth for maternal healthcare in rural Edo, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Acceptability has become a key consideration in designing, implementing and evaluating digital health interventions. Current evidence points to acceptability as a crucial factor in sustaining mobile health programs for maternal health across sub-Saharan Africa particularly in Nigeria where the burden of maternal mortality is high. This paper describes the enablers and barriers to the acceptance of Text4Life, a mobile phone-based health intervention that extends maternal healthcare services to rural areas of Edo State Nigeria. Method: This is a cross-sectional qualitative study of women who used Text4Life, their spouses who were all men and Ward Development Committee chairpersons who oversaw the implementation of Text4Life. This study was set in Etsako East and Esan Central Local Government Areas of Edo State, Nigeria. Between September 2021 and January 2022, eight focus groups were conducted with 64 participants: 39 women and 25 men. Two in-depth interviews were conducted with Ward Development Committee chairpersons. Data collection was conducted in English and Pidgin English. Discussions and interviews were digitally recorded and translated to English from Pidgin English where necessary. Data analysis followed a mainly deductive approach to thematic analysis, however, emergent information from the data was also considered and reported. Results: The results show that participants' positive attitudes towards the intervention, the involvement of the community, participants' understanding of the intervention, and perceived effectiveness of the Text4Life program were enablers to women's acceptance of Text4Life and enablers to Ward Development Committee chairpersons' assistance with the program. On the other hand, limited resources and a clash with the community's value system presented barriers to the acceptability of the Text4Life program. Conclusion: Our findings demonstrate the importance of alleviating the burdens associated with participating in mobile health interventions while noting that the risk of obstructing the gains from mobile health interventions is high if plans for sustaining it are not incorporated early enough in the design phase.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».