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Enregistrement W4401612513 · doi:10.2196/preprints.62746

The costs of digital health interventions to improve immunization and data in low- and middle- income countries: a multi-country study (Preprint)

2024· preprint· en· W4401612513 sur OpenAlexaff
Carlo Federici, Maria Verykiou, Marianna Cavazza, Stefano Malvolti, Nagnouma Sano, Souleymane Camara, Hassan Sibomana, Jeanine Condo, Piero Irakiza, Kizito Kayumba, Edith Rodríguez, Luis Castillo, Claire Hugo, Aleksandra Torbica, Claudio Jommi, Carsten Mantel, Viviana Mangiaterra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaImmunizationPsychological interventionBusinessActivity-based costingDeveloping countryEnvironmental healthMedicineEconomic growthAccountingSocioeconomicsEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Digital health interventions, such as electronic immunization registries (eIR) and electronic Logistic Management Information Systems (eLMIS), have the potential to significantly improve immunization data management and vaccine logistics in low- and middle-income countries (LMICs). Despite their growing adoption, there is limited evidence on the financial and economic costs associated with their implementation compared to traditional paper-based systems. OBJECTIVE We aimed to measure the costs of implementing and maintaining eIR and eLMIS systems in LMICs, and to estimate the affordability of their implementation as compared to the previous paper-based registries. METHODS The study was conducted across four countries: Guinea, Honduras, Rwanda, and Tanzania. A combination of primary and secondary data sources was used for the analysis. Expenditure information regarding the design, development and implementation of the tools was directly obtained from implementers and National Immunization Program offices in all countries. Primary survey data was collected to gauge the operational expenses of immunization information systems, both with and without electronic tools using an Activity Based Costing approach. The cost of immunization information system to the national level was then extrapolated and compared to national spending on immunization as a measure for affordability. RESULTS The total costs of designing, developing and deploying eIR and/or eLMIS were I$ 1.7, 5.4, 4.7 and 33 million in Guinea, Honduras, Rwanda and Tanzania respectively. Design costs were greatly affected by the degree of customization of the tool, whereas roll out costs were mostly driven by the costs of purchasing hardware and training of health workers. Overall, the implementation of the electronic systems was associated with higher costs in Honduras (I$ 535 per facility, 95% CI 441; 702) and Rwanda (I$ 278, 95%CI 75; 482), a cost reduction in Tanzania (I$ -1,770, 95%CI -2,990; -550) and no significant cost difference in Guinea. The percentage weight of the cost of managing data with the electronic systems over the total national immunization budgets was estimated at 8.6%, 1.1%, 3.7% and 1.8% for Honduras, Rwanda, Tanzania and Guinea, respectively CONCLUSIONS Digital health interventions such as eIR and eLMIS can potentially reduce costs and improve the efficiency of immunization data management and vaccine logistics in LMICs. However, the extent of cost savings is contingent upon the degree to which these digital systems replace traditional paper-based methods. Our study suggests that the economic impact of digital health solutions greatly depends on factors such as infrastructure, implementation, and the extent to which these technologies are integrated into existing healthcare systems. Careful planning and investment are essential to realizing the full economic potential of digital health in LMICs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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