Mobile Health Solutions for Childhood Stunting: An Integrative Review of Prevention, Monitoring, and Reduction Applications – Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study seeks to provide a comprehensive review of existing literature on the application of mobile health (mHealth) technologies in efforts to prevent, monitor, and reduce the prevalence of childhood stunting. Additionally, it aims to explore the key challenges associated with implementing these digital health interventions. Methods: The literature review was carried out by systematically searching six major databases—PubMed, ScienceDirect, Wiley, SAGE, ProQuest, and Google Scholar—for relevant articles published between February 2015 and February 2025. The inclusion criteria encompassed original, English-language studies that employed either quantitative or qualitative methodologies, focusing on digital applications for the prevention, monitoring, or management of childhood stunting. Only freely accessible full-text articles were considered. Studies that relied solely on traditional, non-digital approaches were excluded. The article selection process adhered to the PRISMA flow diagram, and the methodological quality of the included studies was assessed using the Joanna Briggs Institute (JBI) critical appraisal tool. From an initial pool of 5,797 articles, a structured screening process was conducted using the Rayyan AI platform, culminating in the selection of seven studies for in-depth analysis. Results: Thematic analysis identified five central themes: (1) improvements in knowledge, attitudes, and practices (KAP); (2) enhanced growth monitoring and early detection of stunting; (3) the vital role of community support and health cadres; (4) the overall effectiveness of mHealth interventions; and (5) implementation challenges within vulnerable populations. The findings highlight the substantial potential of mHealth applications in preventing childhood stunting, particularly in resource-constrained settings. Notably, applications such as SCATION and Nutritional Rangers have demonstrated effectiveness in enhancing KAP and improving children’s nutritional outcomes. Conclusion: Integrating mHealth into maternal and child health programs at the community level is essential. Furthermore, supportive policy frameworks and additional research are necessary to overcome existing barriers to implementation.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».