Adoption of mHealth Technologies by Community Health Workers to Improve the Use of Maternal Health Services in Sub-Saharan Africa: Protocol for a Mixed Method Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have shown that mobile health technologies (mHealth) enhance the use of maternal health services. However, there is limited evidence of the impact of mHealth use by community health workers (CHWs) on the use of maternal health services in sub-Saharan Africa. OBJECTIVE: This mixed method systematic review will explore the impact of mHealth use by CHWs on the use of the maternal health continuum of care (antenatal care, intrapartum care, and postnatal care [PNC]), as well as barriers and facilitators of mHealth use by CHWs when supporting maternal health services. METHODS: We will include studies that report the impact of mHealth by CHWs on the use of antenatal care, facility-based births, and PNC visits in sub-Saharan Africa. We will search 6 databases (MEDLINE, CINAHL, Web of Science, Embase, Scopus, and Africa Index Medicus), with additional articles identified from Google Scholar and manual screening of references of the included studies. The included studies will not be limited by language or year of publication. After study selection, 2 independent reviewers will perform title and abstract screening, followed by full-text screening to identify the final papers to be included. Data extraction and risk-of-bias assessment will be performed using Covidence software by 2 independent reviewers. We will use a Mixed Methods Appraisal Tool to perform risk-of-bias assessments on all included studies. Finally, we will perform a narrative synthesis of the outcomes, integrating information about the effect of mHealth on maternal health use and barriers and facilitators of mHealth use. This protocol follows the PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocols) guidelines. RESULTS: In September 2022, we conducted an initial search in the eligible databases. After removing duplicates, we identified 1111 studies that were eligible for the title and abstract screening. We will finalize the full-text assessment for eligibility, data extraction, assessment of methodological quality, and narrative synthesis by June 2023. CONCLUSIONS: This systematic review will present new and up-to-date evidence on the use of mHealth by CHWs along the pregnancy, childbirth, and PNC continuum of care. We anticipate the results will inform program implementation and policy by highlighting the potential impacts of mHealth and presenting contextual factors that should be addressed to ensure the success of the programs. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022346364; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=346364. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/44066.
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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 | 0,131 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,009 |
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 ».