Using School-Based Teleconsultation Services to Make Community Health Services Accessible in Semirural Settings of Pakistan: Sequential Explanatory Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Pakistan's remote areas, quality health care and experienced professionals are scarce. Telehealth can bridge this gap by offering innovative services like teleconsultations. Schools can serve as effective platforms for introducing these services, significantly improving health service access in semirural communities. OBJECTIVE: This study aims to explore the feasibility of introducing school-based teleconsultation services (TCS) to strengthen community health in a semirural area of Karachi, Pakistan. METHODS: This study used a mixed methods design. A total of 393 students were enrolled for the quantitative component, while 35 parents, teachers, and community stakeholders participated in the qualitative arm (focused group discussion). Proportional computation for the quantitative data was done using SPSS (version 24; IBM Corp), while qualitative data underwent thematic analysis. RESULTS: A total of 1046 successful teleconsultations were provided for 393 students over 28 months. The demographic data showed that the mean age of the students availing TCS was 9.24 (SD 3.25) years, with the majority being males (59.3%, 233/393). Only 1.24% (13/1046) of cases required referrals. The qualitative analysis yielded three themes: (1) transformation of the health care experience, (2) escalating demands for teleconsultation, and (3) the psychological aspect of care. CONCLUSIONS: This study demonstrated the efficacy of integrating TCS in a semiurban school in Karachi to address health care accessibility gaps. Implementing TCS through the school platform improved the overall health status of school children while reducing school absences and financial burdens on families. The study highlighted TCS's cost-effectiveness, time efficiency, and quality, with community support for 24/7 availability, expansion to adults, and a reimbursement model. School health nurse-led TCS offers a scalable solution to health care challenges, enhancing health outcomes for school-going children in Pakistan and globally, particularly in low- and middle-income countries, where accessibility is a major issue.
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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».