MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2942354883 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.640.9

Behaviour Change Communication Using Mobile Phones: Implications for Infant and Young Child Feeding Interventions

2017· article· en· W2942354883 sur OpenAlexaffabout
Alison Mildon, Daniel Sellen

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthBreastfeedingPsychological interventionMobile phoneMedicineBreast feedingLeverage (statistics)Behavior change communicationRelevance (law)Grey literatureNursingEnvironmental healthMEDLINEComputer sciencePopulationPediatricsHealth servicesTelecommunicationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Improving infant and young child feeding (IYCF) practices is critical to reducing the burden of preventable malnutrition, morbidity and mortality in low‐ and middle‐income countries (LMIC). Breastfeeding and complementary feeding practices can be improved through contextualized behaviour change communication (BCC), but access is limited. The proliferation of mobile phones in LMIC offers new opportunities for BCC delivery, with potential for large scale implementation. There is need for delivery science to determine how best to leverage mobile phones to support IYCF, and how to optimize the relevance and quality of such “mHealth” innovations. Objectives A scoping review was designed to identify and map current knowledge on IYCF BCC delivery using mobile phones, and to identify priorities for further research and programming. Methods Following the methodology proposed by Arksey & O'Malley (2005), we identified, extracted and synthesized data from searches of the published and grey literature, and consultation with mHealth researchers and implementers. We selected for analysis published articles and programmatic documents reporting on the feasibility, effectiveness or implementation lessons learned related to the use of mobile phones for BCC addressing maternal, newborn and child health (MNCH) practices in LMIC. We summarized, assessed and classified current evidence according to the main BCC delivery approach and the application of seven BCC techniques, based on the categories proposed by Briscoe & Aboud (2012). Results Seventeen published studies and nineteen grey literature reports met inclusion criteria, including eight effectiveness studies with at least one IYCF indicator. Four mobile phone‐based BCC delivery approaches were identified: direct messaging, job aid applications, voice counseling and interactive media. These approaches differ markedly in intervention intensity and utilization of interpersonal communication and problem solving support, two BCC techniques critical for improving IYCF. Individual trials of interventions using direct messaging, voice counseling or a combination have shown positive effects on exclusive breastfeeding. Mhealth approaches to deliver BCC addressing multiple MNCH topics have shown limited effects on IYCF practices, but the evidence base is small. Conclusions The four BCC delivery approaches can support interpersonal communication for improved IYCF practices in LMIC, but vary considerably in implementation elements. Both content development and selection of delivery approaches should be contextualized, guided by formative research. Interventions that explicitly target specific IYCF practices and emphasize personalized problem solving support are likely to be most effective. Further research on effectiveness, implementation pathways and cost‐effectiveness of specific BCC delivery approaches is needed. Support or Funding Information This work was carried out with the aid of a grant from the Micronutrient Initiative, Ottawa, Canada through the financial assistance of the Government of Canada through the Department of Foreign Affairs, Trade and Development Canada

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetChild Development and Digital TechnologyTravaux en français237 207