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Enregistrement W3136084017 · doi:10.2196/25128

Digital Health Intervention to Increase Health Knowledge Related to Diseases of High Public Health Concern in Iringa, Tanzania: Protocol for a Mixed Methods Study

2021· article· en· W3136084017 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthDigital healthMedicineHealth promotionHealth educationTanzaniaHealth careEnvironmental healthFocus groupHealth policyPsychological interventionHealth interventionmHealthFamily medicineNursingSocioeconomicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Traditionally, health promotion and health education have been provided to communities in the global south in the form of leaflets or orally by health care workers. Digital health interventions (DHIs) such as digital health messages accessed by smartphones have the potential to reach more people at a lower cost and to contribute to strengthening of health care systems. The DHI in this study focuses on disseminating digital health education regarding 3 disease complexes of high public health concern: HIV/AIDS, tuberculosis, and Taenia solium (neuro)cysticercosis or taeniasis, a parasitic zoonotic disease that requires a One Health approach. The DHI presents the participants with animated health videos (animations) and provides access to information spots (InfoSpots) with a free-of-charge digital health platform containing messages about health to rural Tanzanian communities. OBJECTIVE: The objective of this study is to measure the effect of the DHI on health knowledge uptake and retention over time in the rural communities. METHODS: This is a mixed methods study including a nonrandomized controlled trial and qualitative interviews conducted in rural Tanzania. A health platform containing digital health messages for the communities was developed prior to the study. The health messages consist of text, pictures, quizzes, and animations of everyday stories, aimed at disease prevention and early treatment. The baseline and immediate postintervention assessments were completed in Iringa, Tanzania in May 2019. The participants were interviewed by enumerators and completed questionnaires regarding health knowledge. Participants in the intervention group were exposed to 3 different health animations once on a tablet device. The participants' health knowledge was assessed again immediately after the exposure. The first follow-up survey was undertaken in August 2019. The InfoSpots with the digital health platform were thereafter launched in the intervention villages in November 2019. Qualitative interviews were undertaken in February 2020. The second follow-up was completed in June 2020. RESULTS: A total of 600 participants have been enrolled in the trial. We will assess (1) the difference in knowledge scores between baseline and the immediate postintervention assessments in the intervention group and (2) the difference in knowledge scores between the intervention and control groups at baseline, 3 and 6 months post-DHI rollout. Since a randomized design did not prove feasible, potential confounders (eg, age, gender, education, and time of exposure) may be introduced, and results will be adjusted. Data analysis for the 35 qualitative interviews is currently ongoing, and perspectives and experiences related to use and nonuse of the InfoSpots are being explored. CONCLUSIONS: The data have been collected, and the analysis is ongoing in this digital health study, aimed at evaluating the effects of a DHI based on relevant health messages. The publications of results can be expected this year. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03808597; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03808597. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/25128.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,403
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,227 · 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