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Enregistrement W3011905293 · doi:10.2196/15890

Promoting Antenatal Care Attendance Through a Text Messaging Intervention in Samoa: Quasi-Experimental Study

2020· article· en· W3011905293 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Watterson, Diego Castaneda, Caricia Catalani

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceIntervention (counseling)MedicineText messagingFamily medicineShort Message ServiceNursingInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antenatal care (ANC) has the potential to improve maternal health, but it remains underutilized and unevenly implemented in many low- and middle-income countries. Increasingly, text messaging programs for pregnant women show evidence that they can improve the utilization of ANC during pregnancy; however, gaps remain regarding how implementation affects outcomes. OBJECTIVE: This study aimed to assess facilitators and barriers to implementation of an SMS text messaging intervention for pregnant women in Samoa and to assess its impact on ANC attendance. METHODS: This study took place in Upolu, Samoa, from March to August 2014 and employed a quasi-experimental design. Half (n=3) of the public antenatal clinics on the island offered adult pregnant women the SMS text messaging intervention, with 552 women registering for the messages. At the comparison clinics (n=3), 255 women registered and received usual care. The intervention consisted of unidirectional text messages containing health tips and appointment reminders. The outcome of interest was the number of attended antenatal visits. Implementation data were also collected through a survey of the participating midwives (n=7) and implementation notes. Data analysis included a comparison of women's baseline characteristics between the two groups, followed by the use of negative binomial regressions to test for associations between participation in the intervention and increased ANC attendance, controlling for individual characteristics and accounting for the clustering of women within clinics. RESULTS: The comparison of ANC attendance rates found that women receiving the SMS text messaging intervention attended 15% fewer ANC visits than the comparison group (P=.004), controlling for individual characteristics and clustering. Data analysis of the implementation process suggests that barriers to successful implementation include women registering very late in pregnancy, sharing their phone with others, and inconsistent explanation of the intervention to women. CONCLUSIONS: These results suggest that unidirectional text messages do not encourage, and might even discourage, ANC attendance in Samoa. Interpreted with other evidence in the literature, these results suggest that SMS text messaging interventions are more effective when they facilitate better communication between patients and health workers. This study is an important contribution to our understanding of when SMS text messaging interventions are and are not effective in improving maternal health care utilization.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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