MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213230768 · doi:10.2196/31233

An Unstructured Supplementary Service Data–Based mHealth App Providing On-Demand Sexual Reproductive Health Information for Adolescents in Kibra, Kenya: Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4213230768 sur OpenAlexvenueno aff
Paul Macharia, Antoni Pérez-Navarro, Betsy Sambai, Irene Inwani, John Kinuthia, Ruth Nduati, Carme Carrión

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive healthRandomized controlled trialmHealthPsychological interventionMedicineAbstinenceAdolescent healthFamily medicinePopulationNursingPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents transitioning from childhood to adulthood need to be equipped with sexual reproductive health (SRH) knowledge, skills, attitudes, and values that empower them. Accessible, reliable, appropriate, and friendly information can be provided through mobile phone-based health interventions. OBJECTIVE: This study aims to investigate the effectiveness and impact of an Unstructured Supplementary Service Data (USSD)-based app in increasing adolescents' knowledge about contraceptives, gender-based stereotypes, sexually transmitted infections (STIs), abstinence, and perceived vulnerability, and helping adolescents make informed decisions about their SRH. METHODS: A randomized controlled trial (RCT) methodology was applied to investigate the potential of a USSD-based app for providing on-demand SRH information. To be eligible, adolescents aged 15 to 19 years residing in Kibra, Kenya, had to have access to a phone and be available for the 3-month follow-up visit. Participants were randomly assigned to the intervention (n=146) and control (n=154) groups using sequentially numbered, opaque, sealed envelopes. The primary outcome was improved SRH knowledge. The secondary outcome was improved decision-making on SRH. The outcomes were measured using validated tools on adolescent SRH and user perceptions during the follow-up visit. A paired sample t test was used to compare the changes in knowledge scores in both groups. The control group did not receive any SRH information. RESULTS: =2.197; P=.03). There was a significant difference in abstinence (P=.01) and contraceptive use (P=.06). Of the individuals who used the app, all participants felt the information received could improve decision-making regarding SRH. Information on STIs was of particular interest, with 27% (20/62) of the adolescents seeking information in this area, of whom 55% (11/20) were female. In relation to improved decision-making, 21.6% (29/134) of responses showed the adolescents were able to identify STIs and were likely to seek treatment; 51.7% (15/29) of these were female. Ease of use was the most important feature of the app for 28.3% (54/191) of the responses. CONCLUSIONS: Adolescents require accurate and up-to-date SRH information to guide their decision-making and improve health outcomes. As adolescents already use mobile phones in their day-to-day lives, apps provide an ideal platform for this information. A USSD-based app could be an appropriate tool for increasing SRH knowledge among adolescents in low-resource settings. Adolescents in the study valued the information provided because it helped them identify SRH topics on which they needed more information. TRIAL REGISTRATION: Pan African Clinical Trial Registry PACTR202204774993198; https://pactr.samrc.ac.za/TrialDisplay.aspx?TrialID=22623.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,380 · 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'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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207