MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4220843193 · doi:10.2196/preprints.37579

The Childhood Immunization Reminder Project (ChIRP): A pilot test of text message immunization reminders to improve immunization attendance in Alberta, Canada (Preprint)

2022· preprint· en· W4220843193 sur OpenAlexaboutno aff
Shannon E. MacDonald, Emmanuel Akwasi Marfo, Hannah Sell, Ali Assi, Andrew W Frank-Wilson, Katherine Atkinson, James D. Kellner, Deborah McNeil, Kristin Klein, Lawrence W. Svenson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceMedicineImmunizationIntervention (counseling)Text messageFamily medicinePediatricsNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Vaccine coverage for 18-month-old children in Canada is often below recommended levels, which may be partially due to parental forgetfulness. Text message reminders have been shown to potentially improve childhood immunization uptake, but were not widely utilized in Alberta, Canada. Additionally, it has been noted that language barriers may impede immunization service delivery but continue to be unaddressed in many existing reminder/recall systems. OBJECTIVE We aimed to assess the effectiveness and acceptability of using text messages, containing a link to online immunization information in different languages, to remind parents of their child’s 18-month immunization appointment. METHODS The Childhood Immunization Reminder Project (ChIRP) was a pilot intervention at two public health centres, one each in Lethbridge and Edmonton, Alberta, Canada. Two text message reminders were sent to parents: (1) a booking reminder 3 months before their child turned 18 months old, and (2) an appointment reminder three days before their scheduled appointment. Booking reminders included a link to the study website hosting immunization information in nine languages. To evaluate the intervention effectiveness, we compared absolute attendance no-show rates pre- and post-intervention. Acceptability of the intervention was evaluated through online surveys completed by parents and public health centre staff. Google Analytics was used to determine how often the online immunization information was accessed, from where, and in which languages. RESULTS Following the intervention, the Edmonton health centre had a reduction of 6.4% (95% CI: 3.0, 9.8) in appointment no-shows, with no change at the Lethbridge health centre (0.8%; 95% CI: -1.4, +3.0). Acceptability surveys were completed by 222 parents (response rate: 23.9%) and 22 staff. Almost all (>95%) respondents indicated that the reminders were helpful and had useful suggestions for improvements. All surveyed parents (100.0%) found it helpful to read the online immunization information in their language of choice. Google Analytics data showed that the immunization information was most often read in English (57.0%), Punjabi (25.1%), Arabic (6.3%), Spanish (5.8%), Italian (1.9%), Chinese (1.9%), French (1.0%), Tagalog (0.5%), and Vietnamese (0.5%). CONCLUSIONS The study findings support the use of text message reminders as a convenient and acceptable method to minimize parental forgetfulness and potentially reduce appointment no-shows. The diverse languages accessed in the online immunization information suggest the need to provide appropriate translated immunization information. Further research is needed to evaluate the impact of text message reminders on childhood immunization coverage in different settings.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · 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 non 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→