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Enregistrement W2935276360 · doi:10.2196/12851

Personalized Text Messages and Automated Calls for Improving Vaccine Coverage Among Children in Pakistan: Protocol for a Community-Based Cluster Randomized Clinical Trial

2019· article· en· W2935276360 sur OpenAlexafffundvenue
Abdul Momin Kazi, Nazia Ahsan, Ayub Khan, Saima Jamal, Hussain Kalimuddin, Naveera Ghulamhussain, Zabin Wajidali, Abdul Muqeet, Fabiha Zaidi, Meraj Subzlani, William H. McKellin, Asad Ali, Jean‐Paul Collet

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthGrand Challenges Canada
Mots-clésShort Message ServiceAttendancePsychological interventionMedicineCluster randomised controlled trialPhoneFamily medicinemHealthRandomized controlled trialMobile phoneScheduleNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A major reason for poor childhood vaccine coverage in developing countries is the lack of awareness among parents and caregivers regarding the need for immunization and the importance of completing the entire series of vaccines. Short message service (SMS)-based interventions have been quite effective in different programs such as smoking cessation, treatment adherence, health care scheduled appointment attendance, antenatal care attendance, and compliance to immunization. However, there are limited data from low- and middle-income countries on the role of SMS and automated call-based messages and interventions to improve routine immunization (RI) coverage. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to evaluate whether automated mobile phone-based personalized messages (SMS or automated call) can improve RI uptake at 6, 10, and 14 weeks of age per the expanded program immunization schedule, compared with a usual care control group. Secondary objectives include assessing the effects of different types of automated SMS text or calls on RI coverage at 20 weeks of age. METHODS: This is a mixed methods study using a clustered randomized controlled trial with 4 intervention arms and 1 control arm, augmented by qualitative interviews for personalizing the message. The study is being conducted in Pakistan (an urban site in Karachi and a rural site Matiari). In Karachi, 250 administrative structures are taken as 1 cluster, whereas in Matiari, a catchment area of 4 Lady Health Workers is considered as 1 cluster. The intervention targets families to receive weekly 1-way or 2-way (interactive) personalized automated SMS or automated phone call messages regarding vaccination. Possible barriers to vaccination are assessed in each family at the time of inclusion to determine the type of personalized messages that should be sent to the family to increase the chance of a positive response. Finally, in-depth interviews using purposive sampling are conducted before and after the trial to determine the family's vaccination experience and related factors. RESULTS: All study participants for the cluster randomized trial were enrolled by January 14, 2019. Study exit interviews at 20-weeks follow-up visits will be completed by June 2019. CONCLUSIONS: The results of this study will be useful to understand the respective effects of SMS text messages versus automated phone-based communication to improve RI coverage and timelines. Moreover, information regarding families' perceptions of vaccination and the daily life challenges for timely visits to the vaccine clinic will be used for developing more complex interventions that use mobile phone messages and possibly other approaches to overcome barriers in the uptake of correct and timely immunization practices. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03341195; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03341195 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/78EWA56Uo). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/12851.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,412 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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