Community participation for reproductive, maternal, newborn and child health: insights from the design and implementation of the BornFyne-prenatal management system digital platform in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Across communities in low-middle income countries, digital health is currently revolutionizing the delivery of health services, particularly in the field of reproductive, maternal, newborn, and child health (RMNCH) services. While studies have shown the effectiveness of mHealth in delivering RMNCH services, there is little information about factors that enhance mHealth services utilization in low-cost settings including stakeholders' level of influence on the implementation of digital health intervention in sub-Saharan Africa. This paper seeks to describe important lessons on the levels of stakeholders' direct or indirect influence on the design and implementation of the BornFyne-PNMS digital health platform to support RMNCH services. Methods: A participatory research (PR) design approach was employed to explore stakeholders' perspectives of a new initiative, through direct engagement of local priorities and perspectives. The process of introducing the digital application called the BornFyne-PNMS for district health delivery system and the community, and integrating it within the district health delivery system was guided by research-to-action, consistent with the PR approach. To explore stakeholders' perspectives through a PR approach, we conducted a series of stakeholder meetings fashioned after focus group discussions. Results: Issues around male involvement in the program, sensitization and equity concerns arose. Emergent challenges and proposed strategies for implementation from diverse stakeholders evidently enriched the design and implementation process of the project intervention. Stakeholder meetings informed the addition of variables on the mobile application that were otherwise initially omitted, which will further enhance the RMNCH electronic data collection for health information systems strengthening in Cameroon. Discussion: This study charts a direction that is critical in digital health delivery of RMNCH in a rural and low-income community and describes the important iterative stakeholder input throughout the study. The strategy of stakeholders' involvement in the BornFyne PNMS implementation charts a direction for ownership and sustainability in the strengthening of Cameroon's health information system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».