Evaluation of a piloted digital reproductive health registry in Jordan to improve mother and child health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary data on antenatal care services in Jordan are stored in diverse systems among hospitals and Mother & Child Health (MCH) centers. The resulting information flow gaps between healthcare levels challenge the quality and continuity of MCH care. To close these data and care delivery gaps, a harmonized Reproductive Health Registry (hRHR) was designed and piloted to bring data in a consistent/digital/readily accessible format and enhance the current health information system. Our study evaluated the perceptions on the newly developed hRHR's improvement of the delivery of sexual and reproductive health (SRH) services in 19 healthcare centers where the hRHR was piloted. METHODS: We utilized a mixed methodology (qualitative and quantitative assessments). Three tools were used for Key Informants/stakeholders, services providers, and women. RESULTS: A total of 13 SRH stakeholders, 37 service providers, and 855 women/service users participated in this evaluation. All SRH stakeholders agreed that the hRHR is responding to a need for digitalization of routine MCH data, medical files, and reports. They all agreed that the synchronization with the currently used Computerized Patient Record System (CPRS) and the hRHR Web-based application will enhance the expansion and needed upgrades in the future. For service providers, 73% were satisfied with the system, 78.4% were willing to keep using it, and 81.1% indicated that the hRHR is highly useful to health providers. For women/service users, 89.2% agreed/strongly agreed that the new system improves the confidentiality and privacy of their health information, and 89.7% agreed/strongly agreed that the new system allows health staff to easily access patient information. There were also foreseeable challenges including fragmentation of electronic data management, lack of connectivity across health services, limited ownership, dependence on external funding as impeding factor for scalability, poor IT infrastructure still disrupting service in MCH centers and affecting data entry, and limited electronic connectivity/reporting access impacting the continuity of care. CONCLUSION: The new hRHR has a high acceptance level among stakeholders, health providers and women using MCH services. The evaluation showed that the system improved documentation of data, decreased time, and effort of data reporting and retrieval, and improved access to patient data.
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 | 0,041 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».