SMS Text Messages for Parents for the Prevention of Child Drowning in Bangladesh: Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In many cases, greater use is being made of mobile phone text messages as a means of communication between patients and health care providers in countries around the world. OBJECTIVE: We studied the use of mobile phones and the factors related to the acceptability of text messages for parents for the prevention of child drowning in Bangladesh. METHODS: From a randomized controlled trial involving 800 parents, 10% (80/800) were selected, and socioeconomic status, mobile phone use, and acceptability of SMS text messages for drowning prevention were measured. Participants with at least one child under 5 years of age were selected from rural areas in Rajshahi District in Bangladesh. Mobile phone-based SMS text messages were sent to the participants. Multivariate regression was used to determine the factors related to the acceptability of text messages for the prevention of child drowning in Bangladesh. RESULTS: The acceptability of SMS text messages for the prevention of child drowning in Bangladesh was significantly lower among women (odds ratio [OR] 0.50, 95% CI 0.12-1.96, P=.02) than among men, lower for parents older than 30 years (OR 0.17, 95% CI 0.14-1.70, P=.01) compared to parents younger than 30 years, higher among parents who had an education (OR 1.63, 95% CI 1.11-5.80, P=.04) than among illiterate parents, and higher among parents with a monthly household income over 7000 Bangladeshi Taka (approximately US $82.54; OR 1.27, 95% CI 1.06-1.96, P=.05) than among parents whose monthly income was less than 7000 Bangladeshi Taka. CONCLUSIONS: The high percentage of mobile phone use and the acceptability of SMS text messages for parents for the prevention of child drowning are encouraging, in terms of identifying the best strategy for using such technologies, and deserve further evaluation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».