Factors Impacting Mobile Health Adoption for Depression Care and Support by Adolescent Mothers in Nigeria: Preliminary Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth), the use of mobile technology in health care, is increasingly being used for mental health service delivery even in low- and middle-income countries to scale up treatment, and a variety of evidence supports their potential in different populations. OBJECTIVE: This study aims to use the Social Cognitive Theory (SCT) as a lens to explain knowledge of mHealth use for mental health care, personal behavioral capabilities, and the external social contexts that can impact the adoption of an mHealth app for depression care among perinatal adolescents in Nigeria. METHODS: At the preliminary stage of a user-centered design (UCD), 4 focus group discussions were conducted among 39 participants: 19 perinatal adolescents with a history of depression and 20 primary care providers. Guided by the SCT, a popular model used for predicting and explaining health behaviors, we documented participants' knowledge of mHealth use for health purposes, advantages, and challenges to the adoption of an mHealth app by young mothers, and approaches to mitigate challenges. Data collection and analysis was an iterative process until saturation of all topic areas was reached. RESULTS: The mean age for young mothers was 17.3 (SD 0.9) years and 48 (SD 5.8) years for care providers. Mistrust from relatives on mobile phone use for therapeutic purposes, avoidance of clinic appointments, and sharing of application contents with friends were some challenges to adoption identified in the study population. Supportive personal factors and expressions of self-efficacy on mobile app use were found to be insufficient for adoption. This is because there are social complications and disapprovals that come along with getting pregnant at a young age. Adequate engagement of parents, guardians, and partners on mHealth solutions by care providers was identified as necessary to the uptake of digital tools for mental health care in this population. CONCLUSIONS: The SCT guided the interpretations of the study findings. Young mothers expressed excitement at the use of mHealth technology to manage perinatal depression. Real-life challenges, however, need to be attended to for successful implementation of such interventions. Communications between care providers and patients' relatives on the therapeutic use of mHealth are vital to the success of a mHealth mental health management plan for depression in young mothers in Nigeria.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».