Development of a digital platform for the equitable promotion of mother and child health among marginalized populations: Formative study from a lower-middle income country
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Health inequities exist between and within countries and communities for maternal and child health, nutrition, and early childhood development. Socially excluded bear the major brunt of this disparity. Innovative ways of providing healthcare are required to meet the needs of such populations. We report the development and feasibility testing of Sehat Ghar (Health House), an android-based digital application for volunteer health workers from a population not covered by Primary Healthcare (PHC). Methods We carried out a mixed-methods study with three steps. First, we conducted 13 in-depth interviews and two Focus Group Discussions (FGDs) with stakeholders to explore the gaps in community knowledge and practices. To address these gaps, we developed the Sehat Ghar App, comprised of video-based health education to demonstrate practices that mothers and families need to adopt. Second, we trained ten volunteer Community Health Workers (CHWs) from the same community to deliver health education using the App, and assessed their knowledge and skill improvement. Third, these CHWs visited pregnant and lactating mothers at home, that we monitored using a structured observation list. Results Initial exploration revealed a need for health-related knowledge and suboptimal healthcare utilization from neighbouring public hospitals. Sehat Ghar employed behaviour change techniques, including knowledge transfer, improving mothers’ self-efficacy, and enhanced family involvement in mother and childcare to address this. Volunteer women were trained from the community, who, after the training, showed a significant improvement in mean knowledge score [Before: M = 8.00 ( SD = 1.49), After: M = 11.40 ( SD = 1.43), p=.0007]. Our monitoring found these CHWs excellent in their interaction with mothers and excellent or very good in using the App. The CHW and her community reported their liking and satisfaction with the App and wanted its delivery on a regular basis. Conclusions The digital application Sehat Ghar is a simple, easy-to-use resource for CHWs and is acceptable to the community. Mothers appreciate the content and presentation and are ready to incorporate its messages into their daily practices. The real-world effectiveness of the innovation is currently being tested on 250 mother-infant pairs. With its usefulness and adaptability, and the rapidly spreading mobile phone and Internet technology, the innovation can educate communities at a large scale in a minimum amount of time, contributing to equitable coverage of health services in resource-constrained settings.
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.
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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».