Process evaluation for the delivery of a water, sanitation and hygiene mobile health program: findings from the randomised controlled trial of the CHoBI7 mobile health program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Cholera-Hospital-Based Intervention for 7-days (CHoBI7) mobile health (mHealth) program delivers mobile messages to diarrhoea patient households promoting water treatment and handwashing with soap. The randomised controlled trial (RCT) of the CHoBI7 mHealth program demonstrated this intervention was effective in significantly reducing diarrhoea and stunting amoung young children. The objective of this study was to assess the implementation of the CHoBI7 mHealth program in delivering mHealth messages during this RCT. METHODS: 517 diarrhoea patient households with 1777 participants received weekly text, voice and interactive voice response (IVR) messages from the CHoBI7 mHealth program over the 12-month program period. The program process evaluation indicators were the following: the percentage of CHoBI7 mHealth messages received and fully listened to by program households (program fidelity and dose), and household members reporting receiving and sharing an mHealth message from the program in the past two weeks (program reach). RESULTS: Ninety two percent of text messages were received by program households. Eighty three percent of voice and 86% of IVR messages sent were fully listened to by at least one household member. Eighty one percent of IVR quiz responses from households were answered correctly. Program households reported receiving a CHoBI7 mHealth message in the past two weeks at 79% of monthly household visits during the 12-month program. Seventy seven percent of participants reported sharing a program message with a spouse, 55% with a neighbour and 49% with a child during the program period. CONCLUSION: There was high fidelity, dose and reach of mobile messages delivered for the CHoBI7 mHealth program. This study presents an approach for process evaluation that can be implemented to evaluate future mHealth programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».