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Enregistrement W2934370901 · doi:10.1186/s12889-019-6584-9

Testing means to scale early childhood development interventions in rural Kenya: the Msingi Bora cluster randomized controlled trial study design and protocol

2019· article· en· W2934370901 sur OpenAlexafffund
Jill Luoto, Italo López García, Frances E. Aboud, Lia C. H. Fernald, Daisy R. Singla

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of TorontoMedical Psychiatry Alliance
Mots-clésBiostatisticsMedicineRandomized controlled trialProtocol (science)Cluster (spacecraft)Psychological interventionCluster randomised controlled trialPublic healthEpidemiologyEnvironmental healthResearch designEarly childhoodAlternative medicineNursingSurgeryPathologyDevelopmental psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Forty-three percent of children under five in low and middle-income countries (LMICs) experience compromised cognitive and psychosocial development. Early childhood development (ECD) interventions that promote parent-child psychosocial stimulation and nutrition activities can help remediate early disadvantages in child development and health outcomes, but are difficult to scale. Key questions are: 1) how to maximize the reach and cost-effectiveness of ECD interventions; 2) what pathways connect interventions to parental behavioral changes and child outcomes; and 3) how to sustain impacts long-term. METHODS: Msingi Bora ("good foundation" in Swahili) is a multi-arm cluster randomized controlled trial across 60 villages and 1200 households in rural Western Kenya that tests different, potentially cost-effective and scalable models to deliver an ECD intervention in biweekly sessions lasting 7 months. The curriculum integrates child psychosocial stimulation with hygiene and nutrition education. The multi-arm study will test the cost-effectiveness of two models of delivery: a group-based model versus a mixed model combining group sessions with personalized home visits. Households in a third study arm will serve as a control group. Each arm will have 20 villages and 400 households with a child aged 6-24 months at baseline. Primary outcomes are child cognitive and socioemotional development and home stimulation practices. In a 2 × 2 design among the 40 treatment villages, we will also test the role of including fathers in the intervention. We will estimate intention-to-treat and local average treatment effects, and examine mediating pathways using Mediation Analysis. One treatment arm will receive quarterly booster visits for 6 months following the end of the sessions. A follow-up survey 2 years after the end of the main intervention period will examine sustainability of outcomes and any spillover impacts onto younger siblings. Study protocols have been approved by the Maseno Ethics Review Committee (MUERC) in Kenya (00539/18) and by RAND's institutional review board. This study is funded by the National Institute for Child Health and Human Development (R01HD090045). DISCUSSION: Results can provide policymakers with rigorous evidence of how best to design ECD interventions in low-resource rural settings. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trial NCT03548558 registered June 7, 2018 at clinicaltrials.gov; AEA-RCT registry AEARCTR-0002913.

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 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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,005

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,290 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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