Digitalization of home-based records for maternal, newborn, and child health: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background At least 163 countries use a form of home-based record, a document to record health information kept at home. These are predominantly paper-based, although some countries are digitalizing home-based records for improved access and use. This scoping review aimed to identify efforts already undertaken for the digitalization of home-based records for maternal, newborn, and child health (MNCH) and lessons learned moving forward, by mapping the available peer-reviewed and grey literature. Methods The scoping review was guided by Arskey and O’Malley’s framework. A literature search of references published from 2000 until 2021 was conducted in Medline, Embase, CINAHL, EBM reviews, Google Scholar, IEEE Xplore as well as a grey literature search. Title and abstract and full texts were screened in Covidence. A final data extraction sheet was generated in Excel. Results The scoping review includes 107 references that cover 120 unique digital interventions. Most of the included references are peer-reviewed articles in English language published after 2015. Of the 120 unique digital interventions, 80 (66.7%) are used in 31 different countries and 40 (33.3%) are globally available pregnancy applications. Out of the 80 digitalization efforts from countries, most are concentrated in high-income countries ( n =68, 85%). Maternal health ( n =73; 61%) and child health ( n =60; 50%) are the main health domains covered; the main users are pregnant women ( n =57; 48%) and parents/caregivers ( n =43; 36%). Conclusions Most digital home-based records for MNCH are centered in high-income countries and revolve around pregnancy applications or portals for home access to health records covering MNCH. Lessons learned indicate that the success of digital home-based records correlates with the usability of the intervention, digital literacy, language skills, ownership of required digital devices, and reliable electricity and internet access. The digitalization of home-based records needs to be considered together with digitizing patient health records.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».