Forecasting the Value for Money of Mobile Maternal Health Information Messages on Improving Utilization of Maternal and Child Health Services in Gauteng, South Africa: Cost-Effectiveness Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited evidence exists on the value for money of mHealth information programs in low resource settings. OBJECTIVE: This study sought to model the incremental cost-effectiveness of gradually scaling up text messaging services to pregnant women throughout Gauteng province, South Africa from 2012 to 2017. METHODS: Data collection occurred as part of a retrospective study in 6 health centers in Gauteng province. Stage-based short message service (SMS) text messages on maternal health were sent to pregnant women twice per week during pregnancy and continued until the infant's first birthday. Program costs, incremental costs to users, and the health system costs for these women were measured along with changes in the utilization of antenatal care visits and childhood immunizations and compared with those from a control group of pregnant women who received no SMS text messages. Incremental changes in utilization were entered into the Lives Saved Tool and used to forecast lives saved and disability adjusted life years (DALYs) averted by scaling up program activities over 5 years to reach 60% of pregnant women across Gauteng province. Uncertainty was characterized using one-way and probabilistic uncertainty analyses. RESULTS: Five-year program costs were estimated to be US $1.2 million, 17% of which were incurred by costs on program development and 31% on SMS text message delivery costs. Costs to users were US $1.66 to attend clinic-based services, nearly 90% of which was attributed to wages lost. Costs to the health system included provider time costs to register users (US $0.08) and to provide antenatal care (US $4.36) and postnatal care (US $3.08) services. Incremental costs per DALY averted from a societal perspective ranged from US $1985 in the first year of implementation to US $200 in the 5th year. At a willingness-to-pay threshold of US $2000, the project had a 40% probability of being cost-effective in year 1 versus 100% in all years thereafter. CONCLUSIONS: Study findings suggest that delivering SMS text messages on maternal health information to pregnant and postpartum women may be a cost-effective strategy for bolstering antenatal care and childhood immunizations, even at very small margins of coverage increases. Primary data obtained prospectively as part of more rigorous study designs are needed to validate modeled results.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».