Predicting Attrition in a Text-Based Nutrition Education Program: Survival Analysis of Text2BHealthy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Text-based programs have been shown to effectively address a wide variety of health issues. Although little research examines short message service (SMS) text messaging program characteristics that predict participant retention and attrition, features of SMS text message programs, such as program duration and intensity, message content, and the participants' context, may have an impact. The impact of stop messages-messages with instructions for how to drop out of an SMS text message program-may be particularly important to investigate. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe attrition from Text2BHealthy, a text-based nutrition and physical activity promotion program for parents of low-income elementary school children, and to determine the impact of message content and number of stop messages received on attrition. METHODS: Using data from 972 parents enrolled in Text2BHealthy, we created Kaplan-Meier curves to estimate differences in program duration for different SMS text message types, including nutrition, physical activity, stop, and other messages. Covariates, including rurality and number of stop messages received, were included. RESULTS: Retention rates by school ranged from 74% (60/81) to 95.0% (132/139), with an average retention rate of 85.7% (833/972) across all schools. Program duration ranged from 7 to 282 days, with a median program duration of 233 days and an average program duration of 211.7 days. Among those who dropped out, program duration ranged from 7 to 247 days, with a median program duration of 102.5 days. Receiving a stop message increased the probability of attrition compared with receiving messages about nutrition, physical activity, or other topics (hazard ratio=51.5, 95% CI 32.46-81.7; P<.001). Furthermore, each additional stop message received increased the probability of attrition (hazard ratio=10.36, 95% CI 6.14-17.46; P<.001). The degree of rurality also had a significant effect on the probability of attrition, with metropolitan county participants more likely to drop out of the program than rural county participants. The interaction between SMS text message type and total number of stop messages received had a significant effect on attrition, with the effect of the number of stop messages received dependent on the SMS text message type. CONCLUSIONS: This study demonstrates the potential of SMS text message programs to retain participants over time. Furthermore, this study suggests that the probability of attrition increases substantially when participants receive messages with instructions for dropping out of the program. Program planners should carefully consider the impact of stop messages and other program content and characteristics on program retention. Additional research is needed to identify participant, programmatic, and contextual predictors of program duration and to explicate the relationship between program duration and program efficacy.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».