Exploring two-way text messages for post-discharge follow-up and quality improvement in rural Uganda
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Automated messaging through text (SMS) and instant messaging services (IMS) offers low-cost solutions for patient follow-up in resource-constrained contexts. This study aims to evaluate a quality improvement (QI) initiative to improve caregiver response rates to an automated messaging system for post-discharge follow-up of children in rural Uganda. METHODS: From June 2022 to June 2024, caregivers of children triaged through the Smart Triage platform at Gulu Regional Referral Hospital were invited to participate in an automated follow-up program. Messages were sent seven days after discharge via SMS and IMS (WhatsApp), prompting caregivers to report if their child had "improved" or "not improved". Non-responders and "not improved" cases were followed up with a phone call from a study nurse. From April 2023 to November 2023, a QI initiative refined the messaging system to improve response rates and a post-QI period then continued the intervention with no changes until June 2024. Response rates were analyzed over three periods: historical (pre-QI, June 2022 - March 2023), QI intervention, and post-QI. Additionally, data on message delivery rates, improvement strategies, and health outcomes were analyzed. RESULTS: Of 6826 participants, 6469 (95%) messages were successfully delivered. Response rates improved from 20% in April 2023 to 40% in June 2024 and remained stable between 33% and 41% during the post-QI period. Compared to the historical period, post-QI response rates were significantly higher (95% CI: 12.5% to 18.2%, p < 0.001). This improvement reflected a statistically significant positive trend during the QI period. Overall, 1856 caregivers responded: 1244 (67%) reported improvement and 612 (33%) reported no improvement. Follow-up phone calls for those "not improved" revealed 58 (9%) sought care, 12 (2%) were readmitted, and no deaths occurred. For non-responders, 206 (5%) sought care, 33 (0.7%) were readmitted, and 3 (0.07%) deaths occurred. DISCUSSION: Automated two-way text messages for post-discharge pediatric follow-up yielded high delivery and moderate response rates. Iterative QI efforts increased response rates, highlighting the importance of tailored communication strategies. Automated messages can facilitate timely intervention for high-risk children and enable efficient collection of health outcomes, offering a viable alternative to in-person follow-up in resource-poor settings.
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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 | 0,020 | 0,037 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».