Strengthening Primary Care With a Minimal Digital Ecosystem in Burkina Faso: Protocol for a Pragmatic Mixed Methods Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In Burkina Faso, the Minimal Digital Ecosystem (MDE)—a suite of 9 integrated digital tools—was introduced to support key health system functions, including care delivery, financial management, medication oversight, governance, and data use. However, evidence regarding the maturity of its real-world implementation and the determinants influencing its adoption remains scarce. Objective This pragmatic mixed methods study aims to (1) measure MDE implementation maturity across 4 dimensions (adoption, fidelity, penetration, sustainability), (2) identify multilevel determinants using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR 2.0) and Normalization Process Theory (NPT), and (3) examine associations between implementation degree and primary health care (Centre de Santé et de Promotion Sociale [CSPS]) performance Methods We use a sequential explanatory design (quantitative → qualitative) in 4 districts covering 72 CSPSs. Phase 1 involves a cross-sectional survey of all eligible health workers, facility managers, and community health workers (estimated 612 respondents nested within facilities) using CFIR- and NPT-informed questionnaires. Following psychometric validation (exploratory/confirmatory factor analysis; reliability assessment via Cronbach α and McDonald ω), we will fit multilevel models with CSPS random intercepts and district fixed effects to (1) quantify between-facility implementation variance, (2) test associations with CFIR and NPT determinants, and (3) examine relationships with CSPS performance indicators. Phase 2 involves purposive sampling of facilities with varying implementation profiles for interviews, focus groups, and observations, analyzed using reflexive thematic analysis to explain quantitative patterns. Results Ethics approval was obtained from Burkina Faso’s National Ethics Committee (number 2023-06-136). The study was funded in June 2022 (Gates Foundation, Grant INV-056021) and is being conducted across 72 primary health care facilities in 4 districts (Manga, Sapouy, Ténado, and Ziniaré) in Burkina Faso. Qualitative data collection commenced in November 2025 and was completed in January 2026. Quantitative data collection took place from January 2023 to October 2025. As of May 2026, qualitative data collection was completed, and quantitative analyses had commenced. Psychometric analyses are underway. Conclusions By addressing key evidence and measurement gaps in digital health implementation, this protocol will (1) generate context-specific guidance on implementing and institutionalizing a complex digital health ecosystem and (2) provide validated, ready-to-use instruments to quantify implementation at the CSPS level. Together, these outputs will help policymakers and program managers define and track “implementation success,” informing—and accelerating—the scale-up and optimization of the MDE in resource-constrained 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 | 0,072 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,013 |
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 ».