Using Targeted mHealth Messages to Address Hypertension and Diabetes Self-Management in Cambodia: Protocol for a Clustered Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension and diabetes represent the first and third highest contributors to global disability. While mobile health (mHealth) messaging programs have rapidly increased in low- and middle-income countries (LMIC), adaptations for specific patient health needs is a new approach to manage chronic conditions. OBJECTIVE: The primary aim of this study is to develop and test an mHealth communication intervention using electronic data capture (by tablet) and voice messaging to improve hypertension and diabetes self-management in Cambodia. The secondary aim is to share results with the Cambodian Ministry of Health and development partners to inform health policy and develop strategies for hypertension and diabetes control. METHODS: The study design is a cluster randomized controlled clinical trial randomizing each of 75 Community peer educators (PEs), trained and coordinated by MoPoTsyo Patient Information Center in Phnom Penh, into one of 3 groups of 25 (approximately 60 patients each) to receive either tablet+messages, tablet only, or no intervention (control). The total sample within each group includes 25 clusters and approximately 1500 patients located in 7 Operational Districts in rural regions or urban slums in Cambodia. The interventions (groups 1 and 2) were compared with usual PE monitoring without the tablet or mHealth messaging interventions. Focus groups and informant interviews were conducted to develop messages according to specific themes-medications adherence, laboratory testing, physician visits, obesity, smoking, and general lifestyle issues. Using the data received at monthly PE monitoring meetings, patients will receive specific messages based on their individual health challenges. Following the intervention completion, clinical and process outcomes will be compared with baseline metrics between groups. RESULTS: PEs were randomized in July 2017, and the intervention was implemented in September 2017 through June 2018. Analyses are underway. CONCLUSIONS: This project is unique in its combination of electronic data transfer, which can be accessed immediately, with voice messages most relevant to individual patients' needs. Positive results will indicate the value of using targeted messaging in patient-specific, self-management issues to improve hypertension and diabetes control. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/11614.
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
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 | 0,041 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,014 |
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 ».