mHealth-Supported Delivery of an Evidence-Based Family Home-Visiting Intervention in Sierra Leone: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Past trauma and exposure to violence have been related to poor emotion regulation and household violence, which can have persistent mental health effects across generations. The Family Strengthening Intervention for Early Childhood Development (FSI-ECD/called Sugira Muryango in Rwanda) is an evidence-based behavioral home-visiting intervention to promote caregiver mental health, positive parenting practices, and early childhood development among families facing adversity. In Sierra Leone and other lower- and middle-income countries, mobile health (mHealth) technology has the potential to improve health care delivery and health outcomes. OBJECTIVE: This study aims to (1) apply a user-centered design to develop and test mHealth tools to improve supervision and fidelity monitoring of community health workers (CHWs) delivering the FSI-ECD and (2) conduct a pilot randomized controlled trial of the FSI-ECD to assess feasibility, acceptability, and preliminary effects on caregiver mental health, emotion regulation, caregiving behaviors, and family violence in high-risk families with children aged 6-36 months in comparison with control families receiving standard care. METHODS: We will recruit and enroll CHWs, supervisors, and families with a child aged 6-36 months from community health clinics in Sierra Leone. CHWs and supervisors will participate in 1 problem analysis focus group and 2 user interface/user experience cycles to provide feedback on mHealth tool prototypes. Families will be randomized to mHealth-supported FSI-ECD or standard maternal and child health services. We will collect quantitative data on caregiver mental health, emotion regulation, caregiving behaviors, and family functioning at baseline, postintervention, and 3-month follow up. We will use a mixed methods approach to explore feasibility and acceptability of mHealth tools and the FSI-ECD. Mixed effects linear modeling will assess FSI-ECD effects on caregiver outcomes. Cost-effectiveness analysis will estimate costs across FSI-ECD versus standard care. RESULTS: Funding for this study was received from the National Institutes of Mental Health on August 17, 2020. Institutional Review Board approval was received on September 4, 2020. Data collection is projected to begin on December 15, 2020. CONCLUSIONS: This study will provide important data on the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of mHealth-supported delivery of an evidence-based family home-visiting intervention in a postconflict LMIC. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04481399; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04481399. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/25443.
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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 | 0,036 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,012 |
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 ».