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Enregistrement W4408517967 · doi:10.2196/57545

Empowering Community Health Workers With Scripted Medicine: Design Science Research Study

2025· article· en· W4408517967 sur OpenAlexvenueno aff
Dario Staehelin, Damaris Schmid, Felix Gerber, Mateusz Dolata, Gerhard Schwabe

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization anticipates a shortage of 14 million health workers by 2030, particularly affecting the Global South. Community health workers (CHWs) may mitigate the shortages of professional health care workers. Recent studies have explored the feasibility and effectiveness of shifting noncommunicable disease (NCD) services to CHWs. Challenges, such as high attrition rates and variable performance, persist due to inadequate organizational support and could hamper such efforts. Research on employee empowerment highlights how organizational structures affect employees' perception of empowerment and retention. OBJECTIVE: This study aims to develop Scripted Medicine to empower CHWs to accept broader responsibilities in NCD care. It aims to convey relevant medical and counseling knowledge through medical algorithms and ThinkLets (ie, social scripts). Collaboration engineering research offers insights that could help address the structural issues in community-based health care and facilitate task shifting. METHODS: This study followed a design science research approach to implement a mobile health-supported, community-based intervention in 2 districts of Lesotho. We first developed the medical algorithms and ThinkLets based on insights from collaboration engineering and algorithmic management literature. We then evaluated the designed approach in a field study in the ComBaCaL (Community Based Chronic Disease Care Lesotho) project. The field study included 10 newly recruited CHWs and spanned over 2 weeks of training and 12 weeks of field experience. Following an abductive approach, we analyzed surveys, interviews, and observations to study how Scripted Medicine empowers CHWs to accept broader responsibilities in NCD care. RESULTS: Scripted Medicine successfully conveyed the required medical and counseling knowledge through medical algorithms and ThinkLets. We found that medical algorithms predominantly influenced CHWs' perception of structural empowerment, while ThinkLets affected their psychological empowerment. The different perceptions between the groups of CHWs from the 2 districts highlighted the importance of considering the cultural and economic context. CONCLUSIONS: We propose Scripted Medicine as a novel approach to CHW empowerment inspired by collaboration engineering and algorithmic management. Scripted Medicine broadens the perspective on mobile health-supported, community-based health care. It emphasizes the need to script not only essential medical knowledge but also script counseling expertise. These scripts allow CHWs to embed medical knowledge into the social interactions in community-based health care. Scripted Medicine empowers CHW to accept broader responsibilities to address the imminent shortage of medical professionals in the Global South.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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