A Community-Based, Mobile Electronic Medical Record System App for High-Quality, Integrated Antiretroviral Therapy in Lilongwe, Malawi: Design Process and Pilot Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differentiated service delivery (DSD) increases antiretroviral therapy (ART) access in sub-Saharan Africa by moving clients out of congested ART clinics to communities for care. However, DSD settings challenge provider adherence to complex, chronic care treatment guidelines and have burdensome systems for client monitoring and evaluation (M&E), reducing data for decision-making. Electronic medical record systems (EMRS) improve client outcomes and reduce M&E workload. Traditional EMRS cannot operate in most DSD settings with unreliable power and poor connectivity. OBJECTIVE: This study aims to detail the human-centered design (HCD) process of developing a mobile EMRS for community-based DSD services in Lilongwe, Malawi. METHODS: Lighthouse Trust (LT) operates 2 Ministry of Health (MoH) clinics in Lilongwe, Malawi, with a combined total of >35,000 ART clients. LT's real-time, point-of-care EMRS collects complex client M&E data and provides decision-making support, ensuring adherence to integrated HIV and tuberculosis guidelines that optimize client and program outcomes. LT's EMRS scaled to all large MoH ART clinics. LT also implements a nurse-led community-based ART program (NCAP), a DSD model to provide ART and rapid assessment for 2400 stable LT clients in the community. LT, alongside collaborators, from the University of Washington's International Training and Education Center for Health and technology partner, Medic, used the open-source Community Health Toolkit (CHT) and HCD to develop an open-source, offline-first, mobile EMRS-like app, "community-based ART retention and suppression" (CARES). CARES aims to bring EMRS-like provider benefits to NCAP's DSD clients. RESULTS: CARES design took approximately 12 months and used an iterative process of highly participatory feedback sessions with provider, data manager, and M&E team inputs to ensure CARES optimization for the NCAP and LT settings. The CARES mobile EMRS prototype supports NCAP providers with embedded prompts and alerts to ensure adherence to integrated MoH ART guidelines, aiming to improve the quality of client care. CARES facilitates improved data quality and flow for NCAP M&E, aiming to reduce data gaps between community and clinic settings. The CARES pilot demonstrates the potential of a mobile, point-of-care EMRS-like app that could benefit NCAP clients, providers, and program teams with integrated client care and complete M&E data for decision-making. CARES challenges include app speed, search features to align longitudinal records, and CARES to EMRS integration that supports timely care alerts. CONCLUSIONS: Leveraging the CHT and HCD processes facilitated the design of a locally specified and optimized mobile app with the promise to bring EMRS-like benefits to DSD settings. Moving from the CARES prototype to routine NCAP implementation should result in improved client care and strengthened M&E while reducing workload. Our transparent and descriptive process shares the progress and pitfalls of the CARES design and development, helping others in this digital innovation area to learn from our experiences at this stage.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».