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Enregistrement W4313909975 · doi:10.3389/fdgth.2022.1071790

SMS-based digital health intervention in Rwanda's home-based care program for remote management of COVID-19 cases and contacts: A qualitative study of sustainability and scalability

2023· article· en· W4313909975 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Digital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRwanda Biomedical CentreLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésThematic analysismHealthNursingQualitative researchIntervention (counseling)TelemedicineMedicineIsolation (microbiology)Health carePandemicMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychological interventionPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background COVID-19 pandemic resulted in unprecedented global health challenges. Rwanda identified its first COVID-19 case on March 14, 2020 and subsequently introduced Home-Base Care (HBC) Program in August 2020 following community transmission of the virus and to alleviate logistical and financial strain on the healthcare system. Cases and contacts eligible for HBC were remotely supported by WelTel, an SMS-based mHealth intervention that was successfully implemented before for HIV epidemic in Rwanda. Enrolled cases and contacts were supported and monitored daily via their cell and/or mobile phones until they complete isolation/quarantine period. This study explored the rationale, perspectives, and experiences of key informants (KIs) during the implementation WelTel's mHealth tool for HBC in Rwanda. Methods Semi-structured one-on-one virtual interviews were conducted with KIs in this qualitative study. The KIs were classified into 2 major categories: (A) Senior staff including policymakers, directors, and senior managers; (B) Technical teams including case managers, and other staff supporting the implementation of WelTel (e.g., IT staff). Interviews were audio-recorded, transcribed, and analyzed in NVivo. Thematic analysis was conducted using a hybrid approach. A topic guide was developed using the Modified Consolidated Framework for Implementation Research and feedback from local stakeholders. Results 7 KIs were interviewed. Five themes emerged following thematic analysis including: SMS-Based mHealth for Home-Isolation; Facilitators for Intervention Adoption; Barriers for Intervention Adoption; Infection prevention and control for Home-Isolation; and SMS-Based mHealth for Future Pandemics and Epidemics. Based on interviews, strong political commitment and advanced digital infrastructure were major facilitators for adopting WelTel for HBC. A major barrier to adopting WelTel was identified as technical-based issues. This was followed by local communication culture. All participates agreed on the significance of using WelTel to improve access and adherence to infection prevention and control measures, understand transmission dynamics, and inform public health decision-making regarding HBC. Conclusions Rwanda successfully adopted WelTel for supporting and monitoring COVID-19 cases and contacts in home-isolation and the implementation was instrumental to the country's effort to manage the pandemic. Experiences and perspectives of cases and contacts enrolled into WelTel must be explored to understand the appropriateness and effectiveness of the intervention.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,439 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle