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Enregistrement W2962951132 · doi:10.2196/13005

Research and Implementation Lessons Learned From a Youth-Targeted Digital Health Randomized Controlled Trial (the ARMADILLO Study)

2019· article· en· W2962951132 sur OpenAlexvenueno aff
Lianne Gonsalves, Winnie Wangari, Megan Schroeder, Jefferson Mwaisaka, Peter Gichangi

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésArmadilloRandomized controlled trialDigital healthPsychologyComputer scienceMedicineHealth careBiologyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence is lacking on the efficacy of sexual and reproductive health (SRH) communication interventions for youth (aged 15-24 years), especially from low- and middle-income countries. Therefore, the World Health Organization initiated the Adolescent/Youth Reproductive Mobile Access and Delivery Initiative for Love and Life Outcomes (ARMADILLO) program, a free, menu-based, on-demand text message (SMS, short message service) platform providing validated SRH content developed in collaboration with young people. A randomized controlled trial (RCT) assessing the effect of the ARMADILLO intervention on SRH-related outcomes was implemented in Kwale County, Kenya. OBJECTIVE: This paper describes the implementation challenges related to the RCT, observed during enrollment and the intervention period, and their implications for digital health researchers and program implementers. METHODS: This was an open, three-armed RCT. Following completion of a baseline survey, participants were randomized into the ARMADILLO intervention (arm 1), a once-a-week contact SMS text message (arm 2), or usual care (arm 3, no intervention). The intervention period lasted seven weeks, after which participants completed an endline survey. RESULTS: Two study team decisions had significant implications for the success of the trial's enrollment and intervention implementation: a hands-off participant recruitment process and a design flaw in an initial language selection menu. As a result, three weeks after recruitment began, 660 participants had been randomized; however, 107 (53%) participants in arm 1 and 136 (62%) in arm 2 were "stuck" at the language menu. The research team called 231 of these nonengaging participants and successfully reached 136 to learn reasons for nonengagement. Thirty-two phone numbers were found to be either not linked to our participants (a wrong number) or not in their primary possession (a shared phone). Among eligible participants, 30 participants indicated that they had assumed the introductory message was a scam or spam. Twenty-seven participants were confused by some aspect of the system. Eleven were apathetic about engaging. Twenty-four nonengagers experienced some sort of technical issue. All participants eventually started their seven-week study period. CONCLUSIONS: The ARMADILLO study's implementation challenges provide several lessons related to both researching and implementing client-side digital health interventions, including (1) have meticulous phone data collection protocols to reduce wrong numbers, (2) train participants on the digital intervention in efficacy assessments, and (3) recognize that client-side digital health interventions have analog discontinuation challenges. Implementation lessons were (1) determine whether an intervention requires phone ownership or phone access, (2) digital health campaigns need to establish a credible presence in a busy digital space, and (3) interest in a service can be sporadic or fleeting. CLINICAL TRIAL: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 85156148; http://www.isrctn. com/ISRCTN85156148.

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)0,337
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,369
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3370,369
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,355 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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