MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4365442662 · doi:10.7189/jogh.13.04026

<i>“If you have light, your heart will be at peace”</i>: A qualitative study of household lighting and social integration in southwestern Uganda

2023· article· en· W4365442662 sur OpenAlexaff
Matthew Ponticiello, Edwin Nuwagira, Mellon Tayebwa, Joseph Mugerwa, Hellen Nahabwe, Catherine Nakasita, John Bosco Tumuhimbise, Nicholas L. Lam, Matthew O. Wiens, Jose Vallarino, Joseph G. Allen, Daniel Muyanja, Alexander C. Tsai, Radhika Sundararajan, Peggy S. Lai

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthFogarty International CenterNational Institutes of HealthMassachusetts General HospitalNational Institute of Environmental Health SciencesAmerican Thoracic Society
Mots-clésReceiptQualitative researchIntervention (counseling)Environmental healthPsychologyGerontologyMedicineBusinessNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Expanding electrification and access to other clean and affordable energy, such as solar energy, is a critical component of the Sustainable Development Goals, particularly in sub-Saharan Africa where 70% of people are energy insecure. Intervention trials related to access or less polluting household energy alternatives have typically focused on air quality and biological outcomes rather than on how an intervention affects the end user's lived experiences, a key determinant of uptake and adoption outside of a research setting. We explored perceptions of and experiences with a household solar lighting intervention in rural Uganda. Methods: In 2019, we completed a one-year parallel group, randomized wait-list controlled trial of indoor solar lighting systems (ClinicalTrials.gov NCT03351504) in rural Uganda where participants are largely relying on kerosene and other fuel-based lighting received household indoor solar lighting systems. In this qualitative sub-study, we conducted one-on-one, in-depth qualitative interviews with all 80 female participants enrolled in the trial. Interviews explored how solar lighting and illumination impacted participants' lives. We applied a theoretical model linking social integration and health to analyse dynamic interactions across aspects of study participants' lived experiences. Sensors were used to measure daily lighting use before and after receipt of the intervention solar lighting system. Results: Introduction of the solar lighting system increased daily household lighting use by 6.02 (95% confidence intervals (CI) = 4.05-8.00) hours a day. The solar lighting intervention had far-reaching social implications with improved social integration and, consequently, social health. Participants felt that lighting improved their social status, mitigated the stigma of poverty, and increased the duration and frequency of social interactions. Household relationships improved with access to lighting because of reduced conflicts over light rationing. Participants also described a communal benefit of lighting due to improved feelings of safety. At the individual-level, many reported improved self-esteem, sense of well-being, and reduced stress. Conclusion: Improved access to lighting and illumination had far reaching implications for participants, including improved social integration. More empirical research, particularly in the light and household energy field, is needed that emphasizes the impacts of interventions on social health. Registration: ClinicalTrials.gov No. NCT03351504.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,305 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Global HealthMême sujetEnergy and Environment ImpactsTravaux en français237 207