Perception of mothers and male partners of the use of an electronic health data recording system while attending reproductive and child health clinics in Kilimanjaro, Tanzania: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction : Electronic health record systems (EHRSs) can promote maternal and perinatal healthcare through timely data capture, data accuracy, continuity of care, and service efficiency. It is unclear how clients to whom the data are collected perceive the process or understand its use. This study investigated the perception of the use of EHRSs during the perinatal period among mothers and male partners attending reproductive and child health (RCH) clinics in the Kilimanjaro Region. Methods : A qualitative study was conducted between April and June 2024 via focus group discussions and in-depth interviews within reproductive and child health clinics around the communities of the Moshi District Council (rural) and the Moshi Municipal Council (urban). The research involved mothers who gave birth in the past 12 months before this study and male escorting partners attending RCH clinics.The data were collected via Sem-structured interview guides and analyzed thematically via NVivo 15 software. Data triangulation, reflexivity, and adherence to qualitative research standards were observed, ensuring that the study met ethical and methodological rigor. To address these components, our study established a trustworthy and robust system. Results : A total of 39 participants were recruited for the study, i.e., 29 mothers who gave birth between March 2023 and March 2024 and 10 male partners attending RCH clinics. The findings revealed that most participants had positive opinions of EHRS due to its efficacy and safety, ability to reduce access time, ensure continuity of care, increase trust through confidentiality, increase data storage, and simplify work. However, limited client awareness, privacy concerns, infrastructure problems, and financial limitations are some of the obstacles that might affect its adoption. Systems integrating healthcare facilities with training for clients and healthcare providers and creating policy documents to ensure sustainability and efficacy were proposed. Conclusion : Our study reflects a representative range in the transition of EHRSs. Although some concerns around understanding, privacy issues, infrastructure, and technical capabilities were revealed, the positive outcomes indicate significant opportunities in improving quality-of-care delivery through the EHRS. Resolving these challenges is crucial for smoother transitions and building trust in EHRSs over time.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».