Anticipated Acceptability of Blended Learning Among Lay Health Care Workers in Malawi: Qualitative Analysis Guided by the Technology Acceptance Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: HIV index case testing (ICT) aims to identify people living with HIV and their contacts, engage them in HIV testing services, and link them to care. ICT implementation has faced challenges in Malawi due to limited counseling capacity among lay health care workers (HCWs). Enhancing capacity through centralized face-to-face training is logistically complex and expensive. A decentralized blended learning approach to HCW capacity-building, combining synchronous face-to-face and asynchronous digital modalities, may be an acceptable way to address this challenge. Objective: The objective of this analysis is to describe factors influencing HCW anticipated acceptability of blended learning using the Technology Acceptance Model (TAM). Methods: This formative qualitative study involved conducting 26 in-depth interviews with HCWs involved in the ICT program across 14 facilities in Machinga and Balaka, Malawi (November-December 2021). Results were analyzed thematically using TAM. Themes were grouped into factors affecting the 2 sets of TAM constructs: perceived usefulness and perceived ease of use. Results: A total of 2 factors influenced perceived usefulness. First, HCWs found the idea of self-guided digital learning appealing, as they believed it would allow for reinforcement, which would facilitate competence. They also articulated the need for opportunities to practice and receive feedback through face-to-face interactions in order to apply the digital components. In total, 5 factors influenced perceived ease of use. First, HCWs expressed a need for orientation to the digital technology given limited digital literacy. Second, they requested accessibility of devices provided by their employer, as many lacked personal devices. Third, they wished for adequate communication surrounding their training schedules, especially if they were going to be asynchronous. Fourth, they wished for support for logistical arrangements to avoid work interruptions. Finally, they wanted monetary compensation to motivate learning, a practice comparable with offsite trainings. Conclusions: A decentralized blended learning approach may be an acceptable method of enhancing ICT knowledge and skills among lay HCWs in Malawi, although a broad range of external factors need to be considered. Our next step is to integrate these findings into a blended learning package and examine perceived acceptability of the package in the context of a cluster randomized controlled trial.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».