Enhancing Efficiency and User Experience of Digital Community Health Worker Payments in Zanzibar: Implementation Report
Notice bibliographique
Résumé
Background: Community health workers (CHWs) are essential for achieving universal health coverage and reaching the Sustainable Development Goals. Paying CHWs for their work increases their motivation and effectiveness, and is recommended by the World Health Organization and advocacy organizations such as the Community Health Impact Coalition. Many implementing organizations currently pay CHWs using mobile money or other digital means. However, most payment systems are designed without the involvement of CHWs. Objective: In this implementation report, we describe efforts to improve efficiency, accuracy, and user experience of the CHW payment process of the Jamii ni Afya project in Zanzibar. Methods: We applied Medic's design process to develop new functionality for the open-source Community Health Toolkit. We reviewed documentation and engaged with users to understand their needs and experiences with the current payment system. This information formed the basis of technical specifications, which were developed into a revised workflow. The workflow was iteratively tested and refined. Several steps that were managed offline, such as resolving payment discrepancies, were formalized and incorporated into the workflow. We conducted user acceptance testing to assess functionality and user experience. Unlabelled: The workflow was able to accurately translate programmatic data into payment information for each CHW and securely transmitted this information to a payment service provider. User acceptance testing revealed that CHWs felt the revised payment system provided them with more information and gave them a greater sense of control. Program staff felt the workflow would increase the efficiency and accuracy of the payment process, while simplifying the resolution of payment discrepancies. Conclusions: Engaging users in the design and optimization of digital payment systems has the potential to improve the efficiency and accuracy of digital payment systems while enhancing satisfaction among all users, contributing to improved sustainability and impact of CHW programs. Definitive conclusions will depend on evaluation of the system after implementation.
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 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 | 0,056 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».