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Enregistrement W3200060312 · doi:10.2196/26252

mHealth for Anemia Reduction: Protocol for an Entertainment Education–Based Dual Intervention

2021· article· en· W3200060312 sur OpenAlexvenueno aff
Ichhya Pant, Rajiv N. Rimal, Hagere Yilma, Jeffrey B. Bingenheimer, Erica Sedlander, Sibabrata Behera

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeorge Washington UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)mHealthRandomized controlled trialInclusion (mineral)Family medicineMobile phoneNursingPsychological interventionPsychologySocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: More than half of the women of reproductive age (aged 15-49 years) are anemic in India. The uptake of and adherence to iron folic acid (IFA) supplements remain low despite sustained efforts to increase their use. With India's burgeoning digital environment, mobile phones offer a potential medium for increasing their uptake, especially when combined with interactive voice messages that deliver entertaining stories infused with norms-based educational messages. OBJECTIVE: This study aims to investigate whether a norms-based entertainment education mobile health intervention can increase self-efficacy for IFA adherence among women of reproductive age in Odisha, India. METHODS: Mobile reduction in anemia through normative innovations (mRANI) is a randomized 2-arm study that includes assessments before and after the intervention. All study participants will be recruited from the intervention arm of the parent reduction in anemia through normative innovations trial only. Although the usual practice is to randomize participants either to a treatment arm or a usual care control arm, we will assign the mRANI control group to another entertainment education-based treatment group that is designed to improve bystander intervention to reduce violence against women. Data collection for the mRANI study is embedded in the parent trial and will include baseline and end line assessments. The primary outcomes are self-efficacy for IFA adherence and violence against women-related bystander intervention. The inclusion criteria for the mRANI study are participation in the parent trial and phone ownership. Women (approximately n=400) who meet the mRANI inclusion criteria will be randomly assigned to the IFA arm or the bystander arm. Ordinary least squares regression with robust SEs will be conducted to assess between-group comparisons at the end line. A mediation analysis will be conducted to examine whether social norms and interactivity mediate the relationship between intervention exposure and primary outcomes in both arms. Real-time monitoring data will offer insights into intervention receptivity and audience engagement. RESULTS: Data collection for the mRANI study is integrated within the parent trial. Household surveys were conducted between February and March of 2021. Responses on the mRANI study's primary and secondary outcomes were collected from 381 participants. The data analysis is expected to be completed by October 2021. CONCLUSIONS: This study will provide evidence on whether a mobile health norms-based entertainment education intervention can increase self-efficacy for IFA adherence and violence against women-related bystander intervention. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/26252.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1240,017

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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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