Barriers and facilitators for the sustainability of digital health interventions in low and middle-income countries: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital health interventions (DHIs) have increased exponentially all over the world. Furthermore, the interest in the sustainability of digital health interventions is growing significantly. However, a systematic synthesis of digital health intervention sustainability challenges is lacking. This systematic review aimed to identify the barriers and facilitators for the sustainability of digital health intervention in low and middle-income countries. Methods: Three electronic databases (PubMed, Embase and Web of Science) were searched. Two independent reviewers selected eligible publications based on inclusion and exclusion criteria. Data were extracted and quality assessed by four team members. Qualitative, quantitative or mixed studies conducted in low and middle-income countries and published from January 2000 to May 2022 were included. Results: The sustainability of digital health interventions is very complex and multidimensional. Successful sustainability of digital health interventions depends on interdependent complex factors that influence the implementation and scale-up level in the short, middle and long term. Barriers identified among others are associated with infrastructure, equipment, internet, electricity and the DHIs. As for the facilitators, they are more focused on the strong commitment and involvement of relevant stakeholders: Government, institutional, sectoral, stakeholders' support, collaborative networks with implementing partners, improved satisfaction, convenience, privacy, confidentiality and trust in clients, experience and confidence in using the system, motivation and competence of staff. All stakeholders play an essential role in the process of sustainability. Digital technology can have long term impacts on health workers, patients, and the health system, by improving data management for decision-making, the standard of healthcare service delivery and boosting attendance at health facilities and using services. Therefore, management changes with effective monitoring and evaluation before, during, and after DHIs are essential. Conclusion: The sustainability of digital health interventions is crucial to maintain good quality healthcare, especially in low and middle-income countries. Considering potential barriers and facilitators for the sustainability of digital health interventions should inform all stakeholders, from their planning until their scaling up. Besides, it would be appropriate at the health facilities level to consolidate facilitators and efficiently manage barriers with the participation of all stakeholders.
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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 | 0,036 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».