Gender transformative approaches in mHealth for maternal healthcare in sub-Saharan Africa: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: This review focuses on studies about digital health interventions in sub-Saharan Africa. Digital health interventions in sub-Saharan Africa are increasingly adopting gender-transformative approaches to address factors that derail women's access to maternal healthcare services. However, there remains a paucity of synthesized evidence on gender-transformative digital health programs for maternal healthcare and the corresponding research, program and policy implications. Therefore, this systematic review aims to synthesize evidence of approaches to transformative gender integration in digital health programs (specifically mHealth) for maternal health in sub-Saharan Africa. Method: The following key terms "mobile health", "gender", "maternal health", "sub-Saharan Africa" were used to conduct electronic searches in the following databases: PsycInfo, EMBASE, Medline (OVID), CINAHL, and Global Health databases. The method and results are reported as consistent with PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Data synthesis followed a convergent approach for mixed-method systematic review recommended by the JBI (Joanna Briggs Institute). Results: Of the 394 studies retrieved from the databases, 11 were included in the review. Out of these, six studies were qualitative in nature, three were randomized control trials, and two were mixed-method studies. Findings show that gender transformative programs addressed one or more of the following categories: (1) gender norms/roles/relations, (2) women's specific needs, (3) causes of gender-based health inequities, (4) ways to transform harmful gender norms, (5) promoting gender equality, (6) progressive changes in power relationships between women and men. The most common mHealth delivery system was text messages via short message service on mobile phones. The majority of mHealth programs for maternal healthcare were focused on reducing unintended pregnancies through the promotion of contraceptive use. The most employed gender transformative approach was a focus on women's specific needs. Conclusion: Findings from gender transformative mHealth programs indicate positive results overall. Those reporting negative results indicated the need for a more explicit focus on gender in mHealth programs. Highlighting gender transformative approaches adds to discussions on how best to promote mHealth for maternal health through a gender transformative lens and provides evidence relevant to policy and research. Systematic review registration: PROSPERO CRD42023346631.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».