HOT-FIT-BR：面向资源有限环境的数字卫生系统情境感知评估框架
人机交互
2025-06-11 v2 计算机与社会
摘要
在中低收入国家（LMICs）实施数字卫生系统常常失败，原因是缺乏考虑到基础设施限制、地方政策和社区准备情况的评估。我们引入了HOT-FIT-BR，一个情境化评估框架，该框架扩展了HOT-FIT模型，增加了三个新维度：（1）用于衡量电力/互联网可用性的基础设施指数，（2）确保法规遵从性（例如，印度尼西亚的Permenkes 24/2022）的政策合规层，以及（3）社区参与契合度。在印度尼西亚卫生中心的模拟显示，HOT-FIT-BR在检测问题方面比HOT-FIT敏感58%，尤其是在基础设施指数小于3的农村地区。该框架还通过本地参数调整，证明能够适应其他中低收入国家（如印度和肯尼亚）的背景。
引用
@article{arxiv.2505.20585,
title = {HOT-FIT-BR: A Context-Aware Evaluation Framework for Digital Health Systems in Resource-Limited Settings},
author = {Ben Rahman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.20585},
year = {2025}
}
备注
This revised version of HOT-FIT-BR adds infrastructure, policy, and community metrics to the HOT-FIT model. Includes validation across 15 Indonesian Puskesmas, CRDT sync tests, security audits, and expert scoring. New tools (Policy NLP Checker, Infra Index) support reproducible LMIC health evaluations