Reliability of Self-Reported Mobile Phone Ownership in Rural North-Central Nigeria: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: mHealth practitioners seek to leverage the ubiquity of the mobile phone to increase the impact and robustness of their interventions, particularly in resource-limited settings. However, data on the reliability of self-reported mobile phone access is minimal. OBJECTIVE: We sought to ascertain the reliability of self-reported ownership of and access to mobile phones among a population of rural dwellers in north-central Nigeria. METHODS: We contacted participants in a community-based HIV testing program by phone to determine actual as opposed to self-reported mobile phone access. A phone script was designed to conduct these calls and descriptive analyses conducted on the findings. RESULTS: We dialed 349 numbers: 110 (31.5%) were answered by participants who self-reported ownership of the mobile phone; 123 (35.2%) of the phone numbers did not ring at all; 28 (8.0%) rang but were not answered; and 88 (25.2%) were answered by someone other than the participant. We reached a higher proportion of male participants (68/133, 51.1%) than female participants (42/216, 19.4%; P<.001). CONCLUSIONS: Self-reported access to mobile phones in rural and low-income areas in north-central Nigeria is higher than actual access. This has implications for mHealth programming, particularly for women's health. mHealth program implementers and researchers need to be cognizant of the low reliability of self-reported mobile phone access. These observations should therefore affect sample-size calculations and, where possible, alternative means of reaching research participants and program beneficiaries should be established.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».