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Enregistrement W2968677887 · doi:10.2196/12672

Mobile Helpline and Reversible Contraception: Lessons From a Controlled Before-and-After Study in Rural India

2019· article· en· W2968677887 sur OpenAlexvenueno aff
Sangita Kulathinal, Bijoy Joseph, Minna Säävälä

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKoneen Säätiö
Mots-clésMobile phonemHealthHelplineMedicinePsychologyFamily medicineNursingTelecommunicationsPsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Researchers and activists have expressed concerns over the lack of availability and nonuse of reversible, modern, contraceptive methods in India for decades. New attempts to increase access, availability, and acceptance of reversible contraceptives need to be developed, instead of relying solely on female sterilization. Mobile health (mHealth) initiatives may offer one way to serve underprivileged populations who face challenges in sexual and reproductive health (SRH) in countries such as India. OBJECTIVE: This study aimed to examine the outcome of an mHealth intervention for enhancing knowledge of, and practices related to, reversible contraceptives in rural Western India. METHODS: We implemented a nonrandomized controlled trial (before-and-after study in an intervention area and a control area) in the Indian state of Maharashtra. The intervention in this case was a mobile-based SRH helpline provided by a nongovernmental organization (NGO). Baseline and follow-up surveys were carried out in two government-run primary health center areas, one each in the intervention and control area, and 405 respondents were surveyed in the two rounds. An interview-based structured questionnaire suitable for a low-literacy environment was used to collect data. The effect of the intervention was estimated using logistic regression, adjusted for gender, by calculating robust standard errors to take into account the clustering of individuals by the area (intervention or control). In each regression model, the effect of intervention was estimated by including a term for interaction between the intervention area and the period before and after the intervention. The exponent of the regression coefficient of the interaction term corresponding to the period after the intervention, along with the 95% CI, is reported here. The odds ratio for the control village multiplied by this exponent gives the odds ratio for the intervention village. Calls received in the intervention were recorded and their topics analyzed. RESULTS: The current use of reversible contraception (18% increase in intervention area vs 2% increase in control area; 95% CI) has seen changes. The proportion of respondents who had heard of contraception methods from an NGO rose in the intervention area by 23% whereas it decreased in the control area by 1% (95% CI). However, the general level of awareness of reversible contraception, shown by the first contraceptive method that came to respondents' mind, did not improve. Demand for wider SRH information beyond contraception was high. Men and adolescents, in addition to married women, made use of the helpline. CONCLUSIONS: A mobile helpline that one can confidentially approach at a time most convenient to the client can help provide necessary information and support to those who need reversible contraception or other sexual health information. Services that integrate mHealth in a context-sensitive way to other face-to-face health care services add value to SRH services in rural India.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,397 · 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 non 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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