mHealth clinical decision-making tools for maternal and perinatal health care in Sub-Saharan Africa: A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Background Mobile health (mHealth) tools are increasingly being used in Sub-Saharan Africa (SSA) to improve the quality of health services. mHealth clinical decision-making tools have several established roles in maternal and perinatal healthcare including health surveillance, data collection and access to guidelines. The adoption of mHealth clinical decision-making tools in low-resource environments like SSA, as well as the lessons learnt from using them, have not yet been determined. As new mHealth technologies are quickly being evaluated and deployed in resource-poor settings, it is crucial to thoroughly analyse what has been accomplished in order to inform implementers and policy makers on the effectiveness of technology in evidence-based practice. Objective This study aims to synthesize the available evidence 1) on the use of mHealth clinical decision-making tools for maternal and perinatal care in SSA, and 2) whether these tools lead to improvements in the quality of maternal and perinatal care in SSA. Methods A systematic review of the literature will be performed to identify publications describing the use mHealth tools for maternal and perinatal clinical decision-making in SSA. PubMed, CINAHL, EMBASE, Global Health and Web of Science will be searched for relevant articles following a predetermined search strategy with no date restrictions. A limited grey literature search will also be carried out. Two independent reviewers will screen the articles. Pre-determined data items will be extracted, and data synthesis carried out using a descriptive approach. Appraisal will be done using the Appraisal of Guidelines Research and Evaluation Health Systems (AGREE-HS) instrument. Conclusions This systematic review protocol for identifying and appraising mHealth clinical decision-making tools in maternal and perinatal care may help to establish best practice for developing and scaling up, thus help to improve care in SSA. Registration PROSPERO (CRD42023452760; 19 August 2023).:</ns3:p>
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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 | 0,052 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».