Influencing Factors to mHealth Uptake With Indigenous Populations: Qualitative Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The advancements and abundance of mobile phones and portable health devices have created an opportunity to use mobile health (mHealth) for population health systems. There is increasing evidence for the feasibility and acceptance of mHealth with Indigenous populations. Providing a synthesis of qualitative findings of mHealth with Indigenous populations will gain insights into the strengths and challenges to mHealth use in Indigenous populations. OBJECTIVE: This review aimed to identify and synthesize qualitative data pertaining to the experiences and perceptions of mHealth from the perspectives of end users (patients and service providers) living in the colonial settler democracies of Canada, Australia, New Zealand, the United States, the Pacific Islands, and the Sápmi region of northern Europe. METHODS: In May 2021, systematic searches of peer-reviewed, scientific papers were conducted across the 5 databases of PubMed, CINAHL, Embase, PsycINFO, and Web of Science. Qualitative or mixed method studies were included where a mHealth intervention was the primary focus for responding to health challenges with Indigenous populations. Two authors independently screened papers for eligibility and assessed the risk of bias using a modified version of the Critical Appraisal Skills Programme. A meta-aggregative approach was used to analyze the findings of included studies. RESULTS: Seventeen papers met the eligibility criteria, 8 studies with patients, 7 studies with service providers, and 2 studies that included both patients and service providers. Studies were conducted in Australia (n=10), Canada (n=2), New Zealand (n=2), Papua New Guinea (n=1), the United States (n=1), and Samoa (n=1). Our interpretation of these qualitative findings shows commonalities between Indigenous patients' and service providers' perceptions of mHealth. We summarize our findings in six themes: (1) mHealth literacy, (2) mHealth as a facilitator for connection and support, (3) mHealth content needed to be culturally relevant, (4) mHealth security and confidentiality, (5) mHealth supporting rather than replacing service providers, and (6) workplace and organizational capacity. CONCLUSIONS: This research suggests that mHealth can meet the needs of both patients and service providers when the mHealth intervention is culturally relevant, accounts for digital and health literacy, incorporates interactive components, is supported by workplaces, fits into health provider workflows, and meets security and confidentiality standards. Future mHealth research with Indigenous populations should partner with key representatives (eg, patients, service providers, and executive leaders) in the mHealth design appropriate to the purpose, people, setting, and delivery.
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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 | 0,080 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».