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Enregistrement W4308678784 · doi:10.2196/37579

Text Message Reminders to Improve Immunization Appointment Attendance in Alberta, Canada: The Childhood Immunization Reminder Project Pilot Study

2022· article· en· W4308678784 sur OpenAlexafffundvenueabout
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

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of LethbridgeOttawa HospitalAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaAlberta Health Services
Mots-clésMedicineAttendanceShort Message ServiceIntervention (counseling)Text messageImmunizationFamily medicineNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vaccine coverage for 18-month-old children in Canada is often below the recommended level, which may be partially because of parental forgetfulness. SMS text message reminders have been shown to potentially improve childhood immunization uptake but have not been widely used in Alberta, Canada. In addition, it has been noted that language barriers may impede immunization service delivery but continue to remain unaddressed in many existing reminder and recall systems. OBJECTIVE: This study aimed to assess the effectiveness and acceptability of using SMS text messages containing a link to web-based immunization information in different languages to remind parents of their child's 18-month immunization appointment. METHODS: The Childhood Immunization Reminder Project was a pilot intervention at 2 public health centers, one each in Lethbridge and Edmonton, Alberta, Canada. Two SMS text message reminders were sent to parents: a booking reminder 3 months before their child turned 18 months old and an appointment reminder 3 days before their scheduled appointment. Booking reminders included a link to the study website hosting immunization information in 9 languages. To evaluate intervention effectiveness, we compared the absolute attendance no-show rates before the intervention and after the intervention. The acceptability of the intervention was evaluated through web-based surveys completed by parents and public health center staff. Google Analytics was used to determine how often web-based immunization information was accessed, from where, and in which languages. RESULTS: Following the intervention, the health center in Edmonton had a reduction of 6.4% (95% CI 3%-9.8%) in appointment no-shows, with no change at the Lethbridge Health Center (0.8%, 95% CI -1.4% to 3%). The acceptability surveys were completed by 222 parents (response rate: 23.9%) and 22 staff members. Almost all (>95%) respondents indicated that the reminders were helpful and provided useful suggestions for improvement. All surveyed parents (222/222, 100%) found it helpful to read web-based immunization information in their language of choice. Google Analytics data showed that immunization information was most often read in English (118/207, 57%), Punjabi (52/207, 25.1%), Arabic (13/207, 6.3%), Spanish (12/207, 5.8%), Italian (4/207, 1.9%), Chinese (4/207, 1.9%), French (2/207, 0.9%), Tagalog (1/207, 0.5%), and Vietnamese (1/207, 0.5%). CONCLUSIONS: The study's findings support the use of SMS text message reminders as a convenient and acceptable method to minimize parental forgetfulness and potentially reduce appointment no-shows. The diverse languages accessed in web-based immunization information suggest the need to provide appropriate translated immunization information. Further research is needed to evaluate the impact of SMS 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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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