MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3064639804 · doi:10.2196/18351

An Interactive Text Messaging Intervention to Improve Adherence to Option B+ Prevention of Mother-to-Child HIV Transmission in Kenya: Cost Analysis

2020· article· en· W3064639804 sur OpenAlexvenueno aff
Yilin Chen, Keshet Ronen, Daniel Matemo, Jennifer A. Unger, John Kinuthia, Grace John‐Stewart, Carol Levin

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésmHealthShort Message ServiceBeneficiaryMedicineIntervention (counseling)Health careNursingFamily medicineMedical emergencyBusinessComputer sciencePsychological interventionFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile health (mHealth) approaches offer potentially affordable ways to support the care of HIV-infected patients in overstretched health care systems. However, only few studies have analyzed the costs associated with mHealth solutions for HIV care. OBJECTIVE: The aim of this study was to estimate the total incremental costs and incremental cost per beneficiary of an interactive SMS text messaging support intervention within a clinical trial. METHODS: The Mobile WAChX trial (NCT02400671) evaluates an interactive semiautomated SMS text messaging intervention to improve adherence to antiretroviral therapy and retention in care among peripartum women infected with HIV in Kenya to reduce the mother-to-child transmission of HIV. Women were randomized to receive one-way versus two-way SMS text messages. Messages were sent weekly, and these messages included motivational and educational content and visit reminders; two-way messaging enabled prompt consultation with the nurse as needed. Microcosting methods were used to collect resource-use data related to implementing the Mobile WAChX SMS text messaging intervention. At 2 sites (Nairobi and Western Kenya), we conducted semistructured interviews with health personnel to identify startup and recurrent activities by obtaining information on the personnel, supplies, and equipment. Data on expenditures and prices from project expense reports, administrative records, and published government salary data were included to estimate the total incremental costs. Using a public provider perspective, we estimated incremental unit costs per beneficiary and per contact during 2017. RESULTS: The weighted average annual incremental costs for the two-way SMS text messaging group were US $3725 per facility, US $62 per beneficiary, and US $0.85 per contact to reach 115 beneficiaries. For the one-way SMS text messaging group, the weighted average annual incremental costs were US $2542 per facility, US $41 per beneficiary, and US $0.66 per contact to reach 117 beneficiaries. The largest cost shares were for the personnel: 48.2% (US $1794/US $3725) in two-way and 32.4% (US $825/US $2542) in one-way SMS text messaging groups. Costs associated with software development and communication accounted for 29.9% (US $1872/US $6267) of the costs in both intervention arms (US $1042 vs US $830, respectively). CONCLUSIONS: Cost information for budgeting and financial planning is relevant for implementing mHealth interventions in national health plans. Given the proportion of costs related to systems development, it is likely that costs per beneficiary will decline with the scale-up of the interventions.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,415 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealth→Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→