Qualitative Evaluation of mHealth Implementation for Infectious Disease Care in Low- and Middle-Income Countries: Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mobile health (mHealth) interventions have the potential to improve health outcomes in low- and middle-income countries (LMICs) by aiding health workers to strengthen service delivery, as well as by helping patients and communities manage and prevent diseases. It is crucial to understand how best to implement mHealth within already burdened health services to maximally improve health outcomes and sustain the intervention in LMICs. Objective: We aimed to identify key barriers to and facilitators of the implementation of mHealth interventions for infectious diseases in LMICs, drawing on a health systems analysis framework. Methods: We followed the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) checklist to select qualitative or mixed methods studies reporting on determinants of already implemented infectious disease mHealth interventions in LMICs. We searched MEDLINE, Embase, PubMed, CINAHL, the Social Sciences Citation Index, and Global Health. We extracted characteristics of the mHealth interventions and implementation experiences, then conducted an analysis of determinants using the Tailored Implementation for Chronic Diseases framework. Results: We identified 10,494 titles for screening, among which 20 studies met our eligibility criteria. Of these, 9 studies examined mHealth smartphone apps and 11 examined SMS text messaging interventions. The interventions addressed HIV (n=7), malaria (n=4), tuberculosis (n=4), pneumonia (n=2), dengue (n=1), human papillomavirus (n=1), COVID-19 (n=1), and respiratory illnesses or childhood infectious diseases (n=2), with 2 studies addressing multiple diseases. Within these studies, 10 interventions were intended for use by health workers and the remainder targeted patients, at-risk individuals, or community members. Access to reliable technological resources, familiarity with technology, and training and support were key determinants of implementation. Additional themes included users forgetting to use the mHealth interventions and mHealth intervention designs affecting ease of use. Conclusions: Acceptance of the intervention and the capacity of existing health care system infrastructure and resources are 2 key factors affecting the implementation of mHealth interventions. Understanding the interaction between mHealth interventions, their implementation, and health systems will improve their uptake in LMICs.
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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 | 0,043 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».