Community health worker and caregiver experiences and perceptions of a multimodal handheld pulse oximeter used in sick child consultations in rural Burundi: A qualitative evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Community Health Workers (CHWs) in low- and middle-income countries are essential in providing primary health care to remote communities. However, due to limited diagnostic tools, CHWs often struggle to correctly identify childhood illnesses, especially pneumonia. We conducted a prospective pilot study and used qualitative research methods to evaluate acceptability and feasibility of a multimodal pulse oximeter used by CHWs during their integrated community case management (iCCM) of childhood illness consultations in rural Burundi. We used purposive sampling to recruit CHWs and trained them to use the oximeters during household iCCM consultations for children 6-59 months of age. After eight weeks of using the devices, we conducted eight focus group discussions to evaluate experiences and perceptions of the device among CHWs and caregivers. Our thematic analysis, based upon deductive and inductive reasoning, identified the following themes: durability, storability, trust, self-efficacy, child agitation, ease of using the device, and interpretation of parameters. CHWs deemed the devices highly acceptable and took pride in safely storing them but reported challenges in utilizing respiration rate, pulse, and oxygen saturation (though temperature was understood). Child agitation was a barrier to oximeter use, especially among children 6-12 months. Additional CHW capacity-building on interpreting parameters is needed when using oximeters during household iCCM consultations in Burundi, including an iCCM job aid (decision-making tree) with oxygen saturation and respiratory rate cut-offs for treatment and/or referral. Training and using child-calming techniques could be an important strategy for obtaining quality measurements. While CHWs and caregivers highly valued the oximeters during sick child visits, the devices may be better utilized and scalable at the health facility level.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».