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Enregistrement W3103778105 · doi:10.2196/20314

Mobile Phone Use and Acceptability for the Delivery of Mental Health Information Among Perinatal Adolescents in Nigeria: Survey Study

2020· article· en· W3103778105 sur OpenAlexvenueno aff
Lola Kola, Dolapo Abiona, Adeyinka Olufolake Adefolarin, Dror Ben‐Zeev

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésmHealthMedicinePsychological interventionMental healthMobile phonePublic healthHealth careFamily medicineEnvironmental healthPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are several barriers that may hamper adolescent mothers' utilization of available health interventions for perinatal depression. Innovative treatment approaches are needed to increase adolescent mothers' access to mental health care for improved maternal and child health outcomes. Mobile phones have the potential to serve as important conduits to mental health care in Africa. However, mobile phone use patterns and needs among young mothers in Nigeria are not well documented. OBJECTIVE: This study sought to determine the prevalence of mobile phone use among perinatal adolescents and report patterns of use, as well as to assess the openness of young mothers to mobile health (mHealth) mental health interventions. METHODS: We surveyed 260 adolescent mothers (ages 16-19 years) in their perinatal or postnatal periods of pregnancies in 33 primary health care clinics in Ibadan, Oyo State, Nigeria in 2020. Respondents were included if they were pregnant with a gestation age of greater than or equal to 4 weeks, or had babies (which they had birthed) that were younger than 12 months. RESULTS: The total study sample consisted of 260 adolescent mothers with a mean age of 18.4 (SD 0.88) years. The majority of the respondents (233/260, 89.6%) owned mobile phones (eg, keypad, keypad and internet, smartphones); 22 (8.5%) of the 260 mothers had access to phones that belonged to relatives who lived in the same household, while 5 (1.9%) had access only to public paid phones. Only 23% (54/233) of phone owners (which is 20.5% of the total study population) had smartphones. On average, respondents reported first using mobile phones at 15.5 (SD 2.06) years old. The majority of respondents (222/260, 85.4%) reported using their phones for an average of 45 minutes daily for calls to family members. Facebook was the social media platform that was most often used among respondents who had phones with internet access (122/146 minutes per day, 83.4%). The majority of the sample responded as being "interested" and "very interested" in the use of mobile phones for preventive interventions (250/260, 96.2%) and treatment (243/260, 93.5%) information on mental illness such as depression and "hearing voices." Half of the respondents (126/233, 50.4%) preferred to receive such information in the form of text messages. CONCLUSIONS: Findings from this study suggest that the vast majority of perinatal adolescents in Nigeria own and use mobile phones and that they are interested in leveraging these devices for prevention, treatment, and informational campaigns focused on mental health. The use of smartphones in this population is relatively low, and health intervention through text messages were favored by the women.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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