在低资源环境下使用移动健康发展人口健康监测:定性评估和试点评估

简介

可靠有效的人口监测数据对于了解人口需求和评估卫生方案至关重要[1，2］．在高收入国家，电子数据采集被广泛用于人口健康监测。低收入和中等收入国家越来越多地证明了实施电子人口健康监测系统的可行性[2-7］．资源极低的环境在建立可持续、强大的电子人口健康监测方面仍然面临多层挑战，包括互联网稀疏或不可靠、日常生活需求相互竞争、缺乏技术设备、识字率低、价值结构多样化以及异质文化和语言设计需求[4，7，8］．

世界卫生组织将移动医疗(mHealth)作为缓解上述挑战的一种手段，原因是其成本相对较低，在全球范围内的普及，以及使用蜂窝网络的能力，而蜂窝网络比宽带互联网广泛得多[5，9，10］．许多出版物报告了对低资源环境下移动卫生干预措施的评估[11，12]，但很少有人描述支持项目评估的人口健康监测系统的形成性发展[4，5］．在这项研究中，我们描述了一种基于健康的工具的形成发展，用于在缅甸西部一个极端农村、低资源、低识字率的环境中进行人口健康监测。长期目标是支持在缅甸西部钦邦发展健全的人口健康监测基础设施。

缅甸在人口健康监测工具的开发方面是一个独特的案例，因为该国的边境在2010年代初完全向外国技术开放;因此，技术基础设施落后于许多其他低收入国家[9］．截至2020年，缅甸在联合国人类发展指数189个国家中排名第147位。13]，而这项工作进行的缅甸西部钦邦农村地区的预期寿命在缅甸倒数第二[14］．这一少数民族地区的居民在获得医疗服务方面面临障碍，包括公然的种族主义，平均需要3天才能到达医疗机构。

我们与当地一个非政府组织合作，该组织是该地区卫生服务的主要提供者。该非政府组织通过培训社区保健工作者和传统助产士，通过当地诊所提供保健服务。我们的合作目标之一是开发一个基于健康的人口健康监测系统，以促进村庄的持续需求评估和健康项目评估。我们的非政府组织合作伙伴以前通过纸质表格收集人口监测信息，由于从数据收集到数据输入的时间滞后，以及偏远地理和多雨气候的恶劣环境条件阻碍了雨季数据表格的收集，这带来了多重挑战。人口健康监测信息帮助非政府组织跟踪人口的总体趋势(如出生和死亡)、推动他们实施的项目的健康需求，并评估他们的项目对人口健康的影响。由于与纸质监测有关的限制，非政府组织从未系统地收集纸质数据，以了解其人口的人口结构和需求。考虑到移动设备的成本较低、在该地区日益普及以及在互联网连接有限的情况下使用的灵活性，建议基于移动健康的电子数据捕获人口健康监测信息[5］．在这里，我们描述了形成性研究，包括访谈和现场测试基于健康的人口健康监测数据收集工具。该评估的目的是建立一个概念的初步证明，并完善具有长期目标建设能力的过程，以使用移动健康提供有关人口普查相关信息(出生和死亡)、社区卫生工作者解决的常见健康问题以及当地项目结果(如妇女和婴儿健康教育)的实时信息。我们的工作可用于了解在资源极其匮乏的环境中建立人口健康监测基础设施的需求和最佳做法。

方法

第一阶段:半结构访谈和迭代设计

设置

所有数据都是由一个居住在美国的研究团队通过电话会议与居住在英国或缅甸的利益攸关方收集的。对英国利益相关者的采访是通过Zoom (Zoom Video Communications, Inc;音频和视频)，并通过WhatsApp (Meta)或Slack (Slack Technologies;仅限音频)，原因是缅甸互联网带宽有限。

原始(纸质)数据收集仪器的描述

这项研究旨在将以前通过纸质收集的人口健康监测表格转化为基于医疗卫生的工具。我们的非政府组织合作伙伴在英国和缅甸开展业务，英国的临床专家前往缅甸，为非政府组织健康项目的设计和评估提供建议。缅甸的临床工作人员在联合王国助产士顾问的指导下编制了纸质人口健康监测表格。

人口健康监测表格收集了按年龄、性别、每年出生和每年死亡人数分层的人口普查数据。人口普查数据包括以下每个年龄类别的男性和女性总数:0至5岁、6至15岁、16至59岁和60岁。由于所收集的纸张数据有限，以前没有汇总这些资料;因此，没有机会对一段时间内的信息进行高层总结和比较。该工具的直接目标最终用户是非政府组织在农村外展旅行期间的临床工作人员。从长远来看，临床工作人员将培训居住在村庄的社区卫生工作者使用该工具。

研究设计和样本

我们首先进行了半结构化访谈的迭代阶段，以选择一个技术平台，并创建了基于健康的人口普查表格的原型。我们的目标不是达到定性数据的理论饱和，而是迭代地完成形成性数据的收集，足以开发一个可用于试点评估的原型[15，16］．受访的利益相关者包括(1)来自英国的2名助产士顾问和(2)来自缅甸非政府组织的3名临床工作人员。助产士开发了非政府组织使用的纸质数据收集表格。来自非政府组织的临床工作人员包括一名护士和两名医生，负责制定和执行社区卫生工作者培训计划，评估社区卫生工作者的能力，监督当地诊所，当地诊所的临床护理，以及非政府组织项目评估。所有与会者都与社区卫生工作者密切合作，社区卫生工作者是该工具的最终用户。当地非政府组织工作人员还有机会在几轮访谈之间向社区卫生工作者介绍数据收集工具，以便他们将反馈反馈给美国团队。不幸的是，由于语言障碍和互联网带宽限制，美国团队无法直接采访社区卫生工作者。所有访谈均在2020年2月至9月期间进行。参与者的时间并没有得到直接的补偿。

数据收集

我们完成了与5个主要利益相关者的三轮访谈，作为迭代、形成性设计过程的一部分，其中较少的参与者(即4-6人)适合进行需求评估和设计生成[16］．在第一轮中，我们从所有参与者那里获得了关于基于纸质的人口健康监测数据收集的当前流程的信息，并确定了基于移动健康的数据收集的设计需求。根据第一轮访谈的结果，(由非政府组织在英国和缅甸的工作人员)选择了一个设计平台(Survey123)，美国团队的一名成员(NCB)创建了移动健康表单的初步设计。在调查设计中直接创建设计，并使用供应商提供的基于桌面的程序选择数据收集平台。

在第二轮中，参与者查看了原型移动健康表单并提供了他们的反馈。第2轮包括2个单独的访谈:1个与来自英国的助产士护士访谈，1个与缅甸的护士和医生访谈。对于缅甸的工作人员来说，由于无法实时分享屏幕，第二轮采访的表格在采访前通过Survey123平台共享。在实地研究之前，基于后续访谈的最终设计被创建。然后，在实地研究的中间，对第2轮的同一名当地医生和护士进行了访谈，以了解原型形式如何适合非政府组织的需求。图1介绍了访谈、原型设计和可行性评估活动的时间表。

所有访谈都集中在移动医疗数据收集的当前实践、感知障碍和促进因素。文本框1为最初的需求评估面试和收集设计反馈的后续面试提供示例问题。基于患者安全系统工程计划(SEIPS)的工作系统组件，完整的访谈指南中包含了额外的探究性问题，例如，物理环境、组织、人员和任务。根据半结构化方法，当受访者最初没有讨论每个系统组件时，直接询问这些探测。

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所有访谈均由单一采访者(NCB)进行，其他研究团队成员参加并尽可能参与。所有访谈都进行了录音和转录，排除了网络连接问题导致访谈无法同步进行的情况，因此访谈问题的书面答案是由受访者异步提供的。

数据分析

我们的团队使用主题分析和持续的比较过程进行了定性访谈[17］．首先，由3名编码员(NCB、KSA和MMS)组成的团队阅读转录本，归纳出关键主题。然后，基于SEIPS模型中突出显示的工作系统组件，考虑到低资源设置中涉及的复杂、交织的多层约束，将代码组织成更高级别的类别[18-20.］．这些类别和子类别被用来开发一个由主题、定义和范例组成的代码本[21］．一旦代码本开发完成，2名研究人员(KSA和MMS)独立编码每个文本，并与第三名审稿人(NCB)会面，通过共识解决差异。在分析完所有的记录后，研究团队逐码审查了结果，以确保一致性，并制定了一个新兴主题列表。所有数据都使用Dedoose(版本8.0.35)进行编码。

第二阶段:试点实地研究

设置、研究设计和样本

访谈之后进行了实地研究，以建立在这种低资源环境下使用移动健康人口健康监测工具的初步概念证明。利用编制的人口普查表格进行实时人口健康监测，可以发现需要进一步调查的人口大规模变化，以及根据人口向村庄分配资源。这项试点研究的目标是建立一个使用移动卫生收集人口普查相关信息的概念证明，并确定可以通过改进数据收集工具或培训来优化的潜在数据质量问题(如缺失)。

在外联访问期间，移动健康表格在钦邦的村庄进行了试点。该地区地势偏远，地形多山，因此其中的33个村庄是一个方便的样本，距离非政府组织中心总部只有1到2天的摩托车车程。

数据收集

在访问的选定村庄，非政府组织工作人员使用商业测绘和调查平台(Survey123)在移动设备上填写了人口健康监测表格。之所以选择这个平台，是因为它能够将与调查有关的信息与详细的地图结合起来，以确定这个偏远地区所服务的村庄。Survey123可通过应用程序(Android和苹果)和网络浏览器使用。我们的合作伙伴使用平板电脑和基于网页浏览器的表单收集数据。参与数据收集的工作人员包括训练有素的护士和"地区协调员"(前社区卫生工作者，已晋升为监督人员)。护士和地区协调员通过审查村庄的纸质人口普查文件(从政府和当地教堂采购)完成了人口健康监测表格。基于纸张的文档通常具有不同的年龄类别，这要求团队从基于纸张的表单中添加类别，以适应mHealth表单中的类别。然后护士和地区协调员挨家挨户地确认每个性别或年龄类别的人口普查，当年的出生人数和死亡人数。所有数据收集于2020年8月至9月之间。

数据分析

数据从Survey123下载，并使用Microsoft Excel进行描述性汇总。通过调查表单中包含的字段的完整性来评估概念的证明。总结包括从其中获取数据的村庄总数、统计人数总数、出生总数、死亡总数和可能缺失的数据字段数(第二阶段:结果部分的试点实地研究)。

伦理批准

本研究由威尔康奈尔医学机构审查委员会批准(20-02021442)，分2个阶段进行。第一阶段涉及与主要利益相关者进行一系列半结构化访谈和迭代设计基于医疗卫生的人口健康监测工具。第二阶段是将该工具应用于实地研究。

结果

概述

共对5名不同的参与者进行了7次访谈:2名助产士顾问和3名非政府组织工作人员。受访者的进一步描述载于表1．对一名助产士顾问和两名工作人员进行了多次采访。

第一阶段:半结构式面试

主题描述

关键主题涉及工作系统的各个组成部分，包括物理环境、组织关注点、任务、技术或物理工具、人(用户技能和动机)和信息。与传统的SEIPS模型一致，许多主题在工作系统组件之间交叉[20.，22］．图2为给定的应用程序提供SEIPS-informed工作系统，在该应用程序中，治疗村庄患者(人)的社区卫生工作者必须将信息(普查和症状)传达给非政府组织(人)，以进行人口健康监测(任务)。由于这种交流以前是通过纸张进行的，我们的工作目标是将纸质数据收集工具转换为基于移动健康的人口健康监测工具，以开发实时、易于整理的数据收集能力。这项工作是在一个特殊的组织、社会文化和物理环境中进行的，在适应新的技术工具时必须考虑到这一点。

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本文所描述的主题集中于人口健康监测的重要设计考虑因素。我们提供了引用来加强对主题的描述，然后是一个标识符，指示引用的来源。引号内括号内的信息不是与会者明确说出的，但提供了澄清上下文的信息。表1提供一个图例，说明如何在每个参与者的每个报价映射的末尾提供标识符。

物理环境主题

对环境主题的讨论强调，当监测涉及使用移动医疗时，需要考虑在资源匮乏的环境中获得电力、设备的可用性和互联网:

90%的村庄没有电，他们依靠太阳能…所以当他们想给手机充电时，他们就会插入太阳能。甚至不是每个家庭都有太阳能…30个家庭中只有10个用上了太阳能。
(LocalNurse1)

同样重要的是要考虑天气和地形，以及它们如何影响资源是否能在一年中的这些时候运输到某些地区:

但是在季风季节，我们国家有将近五个月的雨季……他们很少旅行。但当他们有了更好的道路，可以通过步行或骑摩托车从这里到那里的村庄，我们就会要求他们这样做。但同样，这是相当困难的。
(LocalPhysician1)

组织或社会文化主题

组织主题是多层次的，包括政府、文化规范和当地组织(即我们的非政府组织合作伙伴)的培训支持。从政府的角度来看，需要规划来有效地管理与政府资助的保健实体的合作。我们的参与者解释说，成功的融合将涉及了解现有的正式和非正式结构，并积极利用这两种结构，例如，与政府资助的助产士进行产妇和儿童保育:

但唯一的问题是，因为她们(非非政府组织附属的助产士)是政府支付的……所以你必须得到政府的许可…以某种方式使用它们。
(MidwifeConsultant1)

考虑文化规范被认为是必要的。该区域主要是农业社会，社区卫生工作者在村民不务农的空闲时间为他们提供护理。因此，重要的是使数据收集尽可能简单和有效，以避免干扰他们日常生活的竞争需求:

他们有社区卫生工作者，但他们是农民，他们只是志愿者…所以他们也必须为生活而工作。与此同时，他们必须为社区服务，所以这对他们来说真的很有挑战性。
(LocalPhysician2)

如果非政府组织培训人员能够说明收集人口健康监测信息如何影响更大社区的健康(以人为本的考虑)，这些村庄的凝聚力被视为接受数据收集的潜在动力。最后，提供面对面培训和额外的持续支持(可能远程提供)也是必要的考虑。

任务相关的主题

与会者描述了支持与人口健康监测有关的关键任务的必要性，包括发现有问题的公共卫生模式，衡量项目进展或有效性，以及促进安全卫生做法。发现公共卫生问题将有助于更好地分配资源(如药品和急救)和提供额外培训，以应对新出现的问题，如COVID-19大流行:

数据非常有用，特别是在Covid-19外展期间。我们很容易根据数据表格选择村庄，也很容易根据他们提供的人口编制材料。对我来说，数据在准备药品和分发到活跃村庄的材料时最有用。我可以根据活跃的社区卫生工作者的数量和村庄的人口准备药物和物资。
(LocalNurse1)

技术主题

与技术工具相关的关键期望规格包括:低成本、包含数据安全保护(例如，密码保护和远程擦除功能)、能够将信息传输到基于云的数据库、易于使用、灵活性(根据需要编辑表单)以及在给定环境中工作的能力(例如，雨季的保护以及在蜂窝服务有限的地区的存储和转发功能):

是的，我认为使用[一个]手机应用程序来收集数据将是一个完美的选择…它便于携带，一旦填写完毕，就不必担心信息丢失。马上就能完成，这样可以节省时间。数据的结果会更加准确。在手机上更容易理解。
(LocalNurse1)

Person-Related主题

基于人的设计需求与用户技能和动机有关。不同的用户需求或适应多种语言的技能，识字能力有限，几乎没有移动技术经验:

我们最大的障碍之一就是翻译……他们真的不理解对方的方言，也不总是遵循对方的方言，等等。所以，这不仅仅是文盲的问题，它克服了语言障碍，这将使一些图像和触摸屏的事情变得更容易。
(MidwifeConsultant2)

手机是很新的东西。去年(2019年)，我们有了这个电话塔，人们开始使用电话。
(LocalPhysician1)

另一个以人为本的主题涉及了解和利用社区卫生工作和数据收集的潜在激励因素。激励的途径与其他工作系统的组成部分重叠，如当地非政府组织提供的补偿或付款，对其他村民的尊重和帮助的愿望，与新技术(如移动电话)有关的兴奋，以及个人利他主义。也有人认为，将数据收集活动同不同组织(非政府组织和村庄)的更大目标联系起来，将是一个激励因素:

我们还必须解释为什么我们让他们使用这个应用程序……because we would like [to know about] their village and how the patients are being taken care of by them, and then it’ll be...a strong connection between the community and us [the NGO].
(LocalPhysician2)

资讯类主题

与信息相关的主题涉及数据质量和数据结构。一般来说，使用移动健康工具比纸质表格的数据质量更高，因为它消除了阅读笔迹的问题。结构化数据输入也被认为有助于减少与有限知识相关的问题，尽管当地团队成员希望使用非结构化数据输入来解释非典型病例:

有些chw没有受过良好的教育，所以他们有时不知道确切的单词。
(LocalNurse1)

实际上，这里的“others”是指我们这里没有的东西……如果它超出了这个主题，你看到的不是这个或那个，请描述一下。我们就是这样教他们的。
(LocalPhysician2)

迭代的设计

图3显示人口健康监测表格的主要设计特征，该表格是根据前面描述的与主要利益相关者的迭代访谈为人口普查跟踪而开发的。图3A显示了用缅甸语提供的说明(为了便于比较，还提供了英语)。用户首先可以搜索他们正在完成调查的村庄。表单条目包含缅甸语文本和要输入的信息的基于图标的表示(图3B和3C)。除了可视化设计功能外，Survey123还允许在互联网服务不足时存储本地设备数据，但一旦设备恢复服务，就会自动将信息上传到安全的云服务器上，从而减轻了前面描述的与互联网连接相关的问题。表2在访谈的基础上，提供了在试点研究之前对原型进行的完整更新列表。

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第二阶段:试点实地研究

展示的原型图3由非政府组织工作人员(包括护士和监督社区卫生工作者培训计划的地区协调员)用于获取33个村庄的人口信息。原型是使用Survey123 Connect for ArcGIS创建的(版本3.9.120;Esri公司)图4说明如何将使用调查应用程序收集的人口普查信息与地图应用程序集成，以允许用户查看特定的人口统计数据并检测人口增长或下降的模式。在33个村庄收集的数据使我们的非政府组织合作伙伴能够根据年龄和性别统计预先确定的人口群体中的11,945人。此外，他们在整个村庄捕获了205名新生儿和27名死亡病例。分别有8个和17个村庄的出生和死亡统计数据可能缺失，但一般人口普查信息(即按年龄和性别分组的村民普查)没有数据缺失。缺失的数据可能表明，与出生和死亡有关的信息更难确定，或者用户根本不知道他们应该输入数字“0”来表示没有，而不是将该字段留空。

实地研究的反馈(第三轮访谈)证明了电子(基于移动健康的)人口健康监测数据收集的概念，并强调了可能没有足够的移动电话服务进行实时数据上传的村庄需要存储和转发能力。例如，在一次随访访谈中，一名非政府组织雇用的护士描述如下:

到目前为止，它非常好，而且很容易使用……我认为与纸质表格相比……我更喜欢这些Survey123调查数据表格。
(LocalNurse1)

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讨论

主要研究结果

我们形成的，迭代的设计方法使我们能够开发一种移动健康工具，用于缅甸西部一个极端农村、资源匮乏、识字能力有限、蜂窝基础设施极少的环境下的人口健康监测。我们首先总结了我们的结果，并说明了如何将它们转化为具体的下一步，因为我们的发现的实施可能会为其他进行类似工作的人提供信息。然后我们在工作系统模型的背景下描述了我们的发现。最后，我们讨论了我们的发现与其他研究的重叠，并强调了我们的结果是如何扩展目前发表的知识的。

关键设计需求是基于环境、组织、社会文化、技术以及任务、人员和基于信息的结构来组织的。许多源自访谈的设计考虑因素在实地研究之前已得到解决(表2)．我们的实地研究通过在33个村庄试点移动健康工具进行现场数据收集，初步证明了这一概念。但是，在进行试点研究时，没有必要或不可行实施额外的考虑。例如，试点研究不需要考虑社区卫生工作者的培训问题，因为它是由非政府组织工作人员进行的。表3从我们的访谈中提出了进一步的设计考虑因素，这些因素在后来的研究中得到了应用。

如表2而且3.在美国，许多考虑因素并不涉及移动健康工具的设计，而是涉及流程设计、培训和技术选择。此外，通过多种解决方案解决了一些考虑因素，而其他解决了多种考虑因素。虽然示例设计注意事项列在主要工作系统域下，但示例还突出了域的重叠。例如，在数据收集表单(信息)中构建逻辑检查也可以缓解与有限的读写能力和易用性(人员)相关的问题。然而，错误信息可能需要以书面和音频形式传达给那些识字能力有限的人。此外，所选技术必须促进内置逻辑检查。

表3描述后续正在进行的工作中实现的步骤。我们进一步探讨了数据缺失的原因。此外，我们正在进行的工作扩展了上述移动健康工具，以便收集非传染性疾病和孕产妇或儿童健康信息，以更好地了解村庄内的卫生需求模式，这也可能解释人口普查的变化。我们评估数据可信度的方法描述在表3还将提供量化指标来评估数据质量并进一步改进。正在不断改进人口健康监测工具，为将来评估孕产妇健康干预措施的临床试验做准备。

以前关于将电子健康监测和移动健康集成到低资源环境中的研究与我们的研究类似，但其他研究可能还不适用于特别不发达的环境。例如，McIntosh等人[4他还指出了存储转发技术在互联网连接稀少地区的重要性。在我们的研究中遇到的天气和地形问题可能会限制行程，以允许定期上传数据，这为我们的研究提供了额外的复杂性和考虑因素。贝里等人[23]描述了一种在孟加拉国进行人口健康监测的方法，使用随机数字拨号，而不是我们工作中使用的挨家挨户的方法。在南亚和撒哈拉以南非洲进行的其他研究也证明了使用SMS短信进行基本数据捕获和发送提醒以改善对孕产妇和儿童保健方案的遵守的可行性[24-26］．然而，正如我们的一位参与者指出的那样，直到最近，许多村庄才建造了手机信号塔(截至2019年);因此，手机还不是一种无处不在的、公平的与钦国人民沟通的手段。我们的研究结果可能对蜂窝基础设施不发达的地区以及面临气候和地理相关挑战的地区特别有帮助。

限制

我们的研究存在以下方面的局限性:(1)迭代设计过程的样本量，(2)实地研究，(3)研究结果的可转移性，(4)正在进行的COVID-19大流行，以及(5)该地区的军事政变。首先，我们的访谈涉及5名参与者和7个访谈，这比一些定性指南中推荐的样本量要小，但适合我们的方法-一个迭代的、形成性的设计过程[15，16，27］．我们的目标不是达到定性饱和，而是实际抽样，为我们的迭代设计过程获得足够的信息。以往的技术设计研究表明，在早期成型设计中，≥5个参与者就足够了[16，28］．我们最初的研究集中在非政府组织的临床工作人员，未来的研究将涉及社区卫生工作者，他们最终也将使用移动健康数据收集表格，从每个村庄向非政府组织的中央总部提供更及时的信息。第二，实地研究没有正式评估可行性(如通过调查)或数据质量;更确切地说，这是一个概念的证明。我们计划包括训练有素的工作人员对数据可信度进行评级，并根据需要进行再培训，以便在未来的工作中记录令人难以置信的值，并评估数据上传的及时性，以检测某些地区连接问题的影响[29］．第三，数据是从缅甸某一特定地区的一个非政府组织收集的。虽然我们试图确定对于极低资源设置的一般设计考虑因素，但尚不清楚我们的结果是否可转移到其他设置。第四，我们原本计划与美国研究团队的成员一起前往缅甸进行成形性访谈和实地评估，亲自收集数据。由于与COVID-19大流行相关的安全预防措施和旅行限制，在研究期间这是不可能的。最后，2021年2月1日，缅甸民选政府被军事政变推翻，国家进入紧急状态;因此，非政府组织的运作被暂停。

结论

我们对主要利益相关者进行了形成性的定性访谈，以开发一个基于医疗卫生的系统，用于缅甸低资源环境下的人口健康监测。设计考虑因素涉及各种工作系统领域，包括物理环境、组织、任务、技术、人员和与信息相关的问题。我们的非政府组织伙伴成员能够使用基于医疗卫生的人口健康监测工具，在33个村庄的可行性研究中建立了初步的概念证明。今后的工作将包括评估所收集数据的合理性，并将数据收集范围从简单的人口普查信息扩大到疾病和孕产妇或儿童健康结果信息。缅甸2021年2月的军事政变为我们在继续工作中采用这一方法提供了艰难的政治环境，也需要解决这一问题，并出于安全和保障原因向前推进。