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Enregistrement W3172505951 · doi:10.2196/27603

Effect of Mobile Phone Text Message Reminders on the Completion and Timely Receipt of Routine Childhood Vaccinations: Superiority Randomized Controlled Trial in Northwest Ethiopia

2021· article· en· W3172505951 sur OpenAlexvenueno aff
Zeleke Abebaw Mekonnen, Kassahun Alemu Gelaye, Martin C. Were, Binyam Tilahun

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReceiptmHealthPsychological interventionRandomized controlled trialMobile phoneVaccinationBlindingIntervention (counseling)Family medicineTest (biology)NursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nonattendance at vaccination appointments is a big challenge for health workers as it is difficult to track routine vaccination schedules. In Ethiopia, 3 out of 10 children have incomplete vaccination and the timely receipt of the recommended vaccines is low. Thus, innovative strategies are required to reach the last mile where mobile technology can be effectively utilized to achieve better compliance. Despite this promising technology, little is known about the role of text message-based mobile health interventions in improving the complete and timely receipt of routine childhood vaccinations in Ethiopia. OBJECTIVE: This trial aimed to determine the effect of mobile phone text message reminders on the completion and timely receipt of routine childhood vaccinations in northwest Ethiopia. METHODS: A two-arm, parallel, superiority randomized controlled trial was conducted in 9 health facilities in northwest Ethiopia. A sample size of 434 mother-infant pairs was considered in this trial. Randomization was applied in selected health facilities during enrollment with a 1:1 allocation ratio by using sealed and opaque envelopes. Participants assigned to the intervention group received mobile phone text message reminders one day before the scheduled vaccination visits. Owing to the nature of the intervention, blinding of participants was not possible. Primary outcomes of full and timely completion of vaccinations were measured objectively at 12 months. A two-sample test of proportion and log-binomial regression analyses were used to compare the outcomes between the study groups. A modified intention-to-treat analysis approach was applied and a one-tailed test was reported, considering the superiority design of the trial. RESULTS: A total of 426 participants were included for the analysis. We found that a higher proportion of infants in the intervention group received Penta-3 (204/213, 95.8% vs 185/213, 86.9%, respectively; P<.001), measles (195/213, 91.5% vs 169/213, 79.3%, respectively; P<.001), and full vaccination (176/213, 82.6% vs 151/213, 70.9%, respectively; P=.002; risk ratio 1.17, 95% lower CI 1.07) compared to infants in the usual care group. Similarly, a higher proportion of infants in the intervention group received Penta-3 (181/204, 88.7% vs 128/185, 69.2%, respectively; P<.001), measles (170/195, 87.1% vs 116/169, 68.6%, respectively; P<.001), and all scheduled vaccinations (135/213, 63.3% vs 85/213, 39.9%, respectively; P<.001; risk ratio 1.59, 95% lower CI 1.35) on time compared to infants in the usual care group. Of the automatically sent 852 mobile phone text messages, 764 (89.7%) were delivered successfully to the participants. CONCLUSIONS: Mobile phone text message reminders significantly improved complete and timely receipt of all recommended vaccines. Besides, they had a significant effect in improving the timely receipt of specific vaccines. Thus, text message reminders can be used to supplement the routine immunization program in resource-limited settings. Considering different contexts, studies on the implementation challenges of mobile health interventions are recommended. TRIAL REGISTRATION: Pan African Clinical Trial Registry PACTR201901533237287; https://pactr.samrc.ac.za/TrialDisplay.aspx?TrialID=5839.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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