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Enregistrement W4380738861 · doi:10.1186/s44247-023-00020-5

Bridging community and clinic through digital health: Community-based adaptation of a mobile phone-based heart failure program for remote communities in Uganda

2023· article· en· W4380738861 sur OpenAlexafffund
Sahr Wali, Isaac Ssinabulya, Cinderella Ngonzi Muhangi, Jenipher Kamarembo, Jenifer Atala, Martha Nabadda, Franklin Odong, Ann R. Akiteng, Heather J. Ross, Angela Mashford‐Pringle, Joseph A Cafazzo, Jeremy I. Schwartz

Notice bibliographique

RevueBMC Digital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstitutePublic Health OntarioToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoTed Rogers Centre for Heart Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésThematic analysisInteractive kioskMobile phoneContext (archaeology)Participatory action researchPhoneMedicineGeneral partnershipNursingCitizen journalismIndigenousmHealthQualitative researchBusinessGeographyComputer scienceWorld Wide WebPsychological interventionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In Uganda, limited healthcare access has created a significant burden for patients living with heart failure. With the increasing use of mobile phones, digital health tools could offer an accessible platform for individualized care support. In 2016, our multi-national team adapted a mobile phone-based program for heart failure self-care to the Ugandan context and found that patients using the system showed improvements in their symptoms and quality of life. With approximately 84% of Ugandans residing in rural communities, the Medly Uganda program can provide greater benefit for communities in rural areas with limited access to care. To support the implementation of this program within rural communities, this study worked in partnership with two remote clinics in Northern Uganda to identify the cultural and service level requirements for the program. Methods Using the principles from community-based research and user-centered design, we conducted a mixed-methods study composed of 4 participatory consensus cycles, 60 semi-structured interviews (SSI) and 8 iterative co-design meetings at two remote cardiac clinics. Patient surveys were also completed during each SSI to collect data related to cell phone access, community support, and geographic barriers. Qualitative data was analyzed using inductive thematic analysis. The Indigenous method of two-eyed seeing was also embedded within the analysis to help promote local perspectives regarding community care. Results Five themes were identified. The burden of travel was recognized as the largest barrier for care, as patients were travelling up to 19 km by motorbike for clinic visits. Despite mixed views on traditional medicine, patients often turned to healers due to the cost of medication and transport. With most patients owning a non-smartphone ( n = 29), all participants valued the use of a digital tool to improve equitable access to care. However, to sustain program usage, integrating the role of village health teams (VHTs) to support in-community follow-ups and medication delivery was recognized as pivotal. Conclusion The use of a mobile phone-based digital health program can help to reduce the barrier of geography, while empowering remote HF self-care. By leveraging the trusted role of VHTs within the delivery of the program, this will help enable more culturally informed care closer to home.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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