Shesha, a WhatsApp Chatbot for Linking Household Contacts to Tuberculosis Treatment or Preventive Therapy in South Africa: Design and Development
Notice bibliographique
Résumé
Background: Literature on the development of mobile health (mHealth) tools for public health interventions is scarce. This scarcity creates a knowledge gap, and new tools may repeat the mistakes of past implementations. Objective: In this paper, we describe the development of Shesha, a WhatsApp-based chatbot designed to facilitate linkage to care for household contacts of people being treated for tuberculosis (TB). Shesha facilitates linkage by providing TB test results, TB preventive treatment (TPT) information, nudges, reminders, and personalized support. We developed Shesha to address the human resource capacity challenges posed by South Africa's new universal TB testing and TPT policies. Methods: We applied a design thinking framework with 7 phases: empathize, discover, define, prototype, build and launch, improve, and evaluate. The process started with gathering insights from TB contact tracing studies and consulting with global and local experts to address the challenges of universal TB testing and TPT. Based on these findings, we defined the core functionalities of Shesha and incorporated them in the Health Belief Model to encourage health-seeking behavior. In collaboration with the developers, we developed the WhatsApp-based chatbot. We selected WhatsApp for its wide accessibility and user-friendliness. Results: We successfully developed and launched the Shesha in September 2023, with implementation expected to continue until March 2025. Early user acceptance revealed that users generally valued the information provided on the tool regarding TB and TPT; however, they required ongoing engagement to link to care. Ongoing evaluations, guided by the Reach Effectiveness Adoption Implementation Maintenance (RE-AIM) framework, will assess the tool's impact on reducing community health worker workloads and improving linkage to care. Conclusions: Documenting the development of mHealth technologies is crucial for guiding future projects and improving health interventions. In our study, frameworks like design thinking and the Health Belief Model aligned Shesha with user needs and programmatic goals. Comprehensive documentation may help assess the chatbot's performance and guide future improvements, supporting scalability and efficiency in mHealth interventions across public health settings.
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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».