Impact of Mobile Health (mHealth) Use by Community Health Workers on the Utilization of Maternity Care in Rural Malawi: A Time Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Chiyembekezo Kachimanga,1,2 Wingston Felix Ng’ambi,3 Doctor Kazinga,1 Enoch Ndarama,4 Mercy Ambogo Amulele,5 Fabien Munyaneza,1 Ibukun-Oluwa O Abejirinde,6,7 Thomas van den Akker,2,8 Alexandra V Kulinkina1,9,10 1Partners in Health Malawi, Neno, Malawi; 2Athena Institute, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, Netherlands; 3Health Economics and Policy Unit, Department of Health Systems and Policy, Kamuzu University of Health Sciences, Lilongwe, Malawi; 4Ministry of Health, Neno, Malawi; 5Medic, Nairobi, Kenya; 6Women College Hospital Institute for Health System Solutions and Virtual Care, Toronto, ON, Canada; 7Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 8Department of Obstetrics and Gynaecology, Leiden University Medical Center, Leiden, Netherlands; 9Swiss Tropical and Public Health Institute, Allschwil, Switzerland; 10University of Basel, Basel, SwitzerlandCorrespondence: Chiyembekezo Kachimanga, Partners in Health Malawi, Post Office Box 56, Neno, Malawi, Email chembekachimanga@yahoo.co.ukPurpose: Maternal mortality in Malawi is high, with low coverage of maternity care being a contributing factor. To improve maternal health coverage, an Android-based, integrated mobile health (mHealth) app called YendaNafe was introduced to community health workers (CHWs) in the Neno district, rural Malawi. This study evaluates the impact of this app on the uptake of antenatal care (ANC), facility-based births, and postnatal care (PNC), compared to a reference period where CHWs provided the same services without mHealth, using the interrupted time series analysis.Patients and Methods: Using aggregated monthly data and segmented quasi-Poisson regression models, we compared the effects of mHealth on selected maternal health outcomes. The models were adjusted for the COVID-19 pandemic, the occurrence of cyclones, and a cholera epidemic. We analyzed data from six eligible health facilities and their respective catchment areas in which CHWs were using YendaNafe, and compared 12 months before and 12 months after its introduction.Results: The use of YendaNafe was associated with a 22% immediate increase in facility-based births (aIRR 1.22, 95% CI 1.12– 1.33, p< 0.001) but not an immediate increase in new ANC visits (aIRR 1.02,95% CI 0.90– 1.14, p=0.77), ANC in the first trimester (aIRR 1.17, 95% CI 0.95– 1.45 p=0.13), or PNC visits (aIRR 1.03, 95% CI 0.79– 1.36, p=0.81). For long-term effect, YendaNafe was associated with an increase in new ANC visits (aIRR 1.04, 95% CI 1.01– 1.07, p < 0.01) and ANC in the first trimester (aIRR 1.03,95% CI 1.00– 1.07 p=0.046), but not facility-based births (aIRR 1.01, 95% CI 0.99– 1.03, p=0.46) or PNC (aIRR 0.97 95% CI 0.93– 1.01, p=0.14).Conclusion: mHealth shows potential of increasing utilization of new ANC visits, ANC in the first trimester and facility-based births. Further research is needed to understand why mHealth did not have an effect on PNC.Keywords: antenatal care, facility-based births, postnatal care, maternity care
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».