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Enregistrement W2897938195 · doi:10.2196/pediatrics.9618

Mobile Phone Access and Willingness Among Mothers to Receive a Text-Based mHealth Intervention to Improve Prenatal Care in Northwest Ethiopia: Cross-Sectional Study

2018· article· en· W2897938195 sur OpenAlexaffvenue
Berhanu Fikadie Endehabtu, Adane Nigusie Weldeab, Martin C. Were, Richard Lester, Binyam Tilahun

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Gondar
Mots-clésmHealthPsychological interventionMedicineDescriptive statisticsContext (archaeology)Prenatal careShort Message ServiceFamily medicineMobile phoneReceiptHealth careIntervention (counseling)Cross-sectional studyNursingPopulationEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maternal mortality remains high in many low- and middle-income countries where limited access to health services is linked to low antenatal care utilization. Effective communication and engagement with care providers are vital for the delivery and receipt of sufficient health care services. There is strong evidence that simple text-based interventions can improve the prenatal care utilization, but most mobile health (mHealth) interventions are not implemented on a larger scale owing to the lack of context and preliminary evidence on how to make the transition. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine access to mobile phones by pregnant women attending antenatal care as well as willingness to receive a text message (short message service, SMS)-based mHealth intervention for antenatal care services and identify its associated factors among pregnant women attending an antenatal care clinic in Gondar Town Administration, Northwest Ethiopia, Africa. METHODS: A cross-sectional quantitative study was conducted among 422 pregnant women attending antenatal care from March 27 to April 28, 2017. Data were collected using structured questionnaires. Data entry and analysis were performed using Epi-Info version 7 and SPSS version 20, respectively. In addition, descriptive statistics and bivariable and multivariable logistic regression analyses were performed. Furthermore, odds ratio with 95% CI was used to identify factors associated with the willingness to receive a text message-based mHealth intervention. RESULTS: A total of 416 respondents (response rate 98.6%, 416/422) were included in the analysis. About 76.7% (319/416) of respondents owned a mobile phone and 71.2% (296/416) were willing to receive an SMS text message. Among the mobile phone owners, only 37.6% (120/319) were having smartphones. Of all women with mobile phones, 89.7% (286/319) described that they are the primary holders of these phones and among them, 85.0% (271/319) reported having had the same phone number for more than a year. Among the phone owners, 90.0% (287/319) described that they could read and 86.8% (277/416) could send SMS text messages using their mobile phones in their day-to-day activities. Among pregnant women who were willing to receive SMS text messages, about 96.3% (285/296) were willing to receive information regarding activities or things to avoid during pregnancy. Factors associated with willingness were youth age group (adjusted odds ratio [AOR] 2.869, 95% CI 1.451-5.651), having attained secondary and higher educational level (AOR 4.995, 95% CI 1.489-14.773), and the frequency of mobile phone use (AOR 0.319, 95% CI 0.141-0.718). CONCLUSIONS: A high proportion of pregnant women in an antenatal care clinic in this remote setting have a mobile phone and are willing to receive an SMS text message-based mHealth intervention. Age, educational status, and the frequency of mobile phone use are significantly associated with the willingness to receive SMS text message-based mHealth interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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