Design thinking to improve rational use of oral rehydration salts: lessons from an innovative co-packaged diarrhoea treatment kit
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We explored whether greater consideration of product design, informed by end users’ opinions, led to improved utilisation (ie, rational use) of oral rehydration salts (ORS) in home settings. We tested whether a ‘design thinking’ approach, focusing on product acceptability, functionality and ease of use, contributed to an increased likelihood of appropriate ORS use, specifically dosing and preparation of ORS in the correct concentration. Methods Intervention design decisions were used to develop a co-packaged diarrhoea treatment kit containing ORS and zinc, branded as ‘Kit Yamoyo’. In addition to co-packaging, key product design features were the inclusion of 200 mL ORS sachets and a water measurement function incorporated in the packaging design. Cross-sectional data from household surveys of caregivers in rural Zambia were then used to compare ORS preparation and use for diarrhoea patients aged <5 years, who used either the novel co-pack or standard 1 L sachets of ORS. Design benefits were demonstrated to caregivers from two rural areas by trained community health workers (CHWs). Results Odds of correct ORS preparation were 10.93 times greater (p<0.001; 95% CI 5.74 to 20.78) among Kit Yamoyo users versus individuals who used 1 L sachets. Co-pack users prepared ORS to the correct concentration 93% (95% CI 0.89% to 0.96%) of the time, while non-users prepared it in the correct concentration just 60% (95% CI 0.54% to 0.66%) of the time. Conclusion Application of design thinking to the development of a co-packaged ORS and zinc diarrhoea treatment kit, coupled with demonstrations by CHWs, can improve rational use of ORS.
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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 | 0,023 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».