Use of Mobile Forms in Low-Resource Areas for Population Health Surveys: Interview and Field Test Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Population health surveys are an important tool to effectively allocate limited resources in low-resource communities. In such an environment, surveys are often done by the local population with pen and paper. Data thus collected are difficult to tabulate and analyze. Objective: The objective of this study was to evaluate the viability and efficiency of mobile forms as an alternative to paper-based surveys in a specific low-resource setting. Methods: We conducted pilot interviews with 53 local surveyors in the Philippines to assess their initial attitudes toward mobile forms. We then built software that can generate mobile forms that are easy to use, capable of working offline, and able to track key metrics such as time to complete questions. Our mobile form was field-tested in 3 locations in the Philippines with 33 surveyors collecting health survey responses from 266 participants. Results: In the pilot phase, we found that 32 out of 53 (60%) of the local surveyors preferred mobile forms over paper. After field-testing, the number of surveyors preferring mobile forms increased to 25 out of 33 (76%) after just using the form a few times. The mobile forms overall demonstrated enhanced efficiency in data collection and usability over paper surveys. Conclusions: Our findings indicate that mobile forms are a viable method to conduct large-scale population health surveys in this low-resource environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».