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Enregistrement W4365483173 · doi:10.2196/38688

Improving Bystander Self-efficacy to Prevent Violence Against Women Through Interpersonal Communication Using Mobile Phone Entertainment Education: Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4365483173 sur OpenAlexvenueno aff
Ichhya Pant, Bee‐Ah Kang, Rajiv N. Rimal

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésInterpersonal communicationIntervention (counseling)PsychologyRandomized controlled trialDomestic violenceSocial cognitive theorySocial psychologyClinical psychologyPoison controlSuicide preventionMedicinePsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Violence against women is a major challenge worldwide and in India. Patriarchal social and gender norms suppress disclosure of violence experienced by women. Stimulating interpersonal communication about a normatively stigmatized but prevalent topic could offer an avenue toward boosting bystander self-efficacy to intervene and prevent violence against women. OBJECTIVE: In this study, to reduce violence against women as the distal goal, we adopted a two-pronged strategy grounded in Carey's model of communication, approaching the issue in an incremental way. First, we aimed to explore whether the intervention promoted interpersonal communication about violence against women as an initial step. Second, we examined whether the intervention improved women's self-efficacy to intervene when they witness violence in their community through interpersonal communication. Our model is based on the social cognitive theory that posits observational learning (ie, hearing about other women interfering to stop violence) fosters self-efficacy, a proxy for behavior change. METHODS: We conducted a randomized controlled trial of women of reproductive age using a 2-arm study design embedded within a parent trial implemented in Odisha, India. In total, 411 participants were randomly assigned to the violence against women intervention arm or a control arm if they were active mobile phone owners and assigned to the treatment arm of the parent trial. Participants received 13 entertainment education episodes daily as phone calls. The intervention included program-driven, audience-driven, and responsive interaction strategies to facilitate the active engagement of participants. Audience-driven interactions were incorporated throughout the episodes using an interactive voice response system, which allowed participants to like or replay individual episodes through voice-recognition or touch-tone keypad. Our primary analysis involved a structural equation model with interpersonal communication as a potential mediator on the pathway between intervention exposure and bystander self-efficacy to prevent violence against women. RESULTS: The findings from structural equation modeling demonstrated the significant mediating effect of interpersonal communication on the relationship between program exposure and bystander self-efficacy. Exposure was positively related to interpersonal communication (β=.21, SE=.05; z=4.31; P<.001) and bystander self-efficacy (β=.19, SE=.05; z=3.82; P<.001). CONCLUSIONS: Our results demonstrate participant engagement in interpersonal communication following exposure to a "light" entertainment education program with audio-only format via feature phones in rural settings can result in improved self-efficacy to prevent violence against women. This elevates the role of interpersonal communication as a mechanism of behavior change in mobile phone-based interventions, given that most entertainment education interventions tend to be mass media based. Our findings also show the potential of changing the environment where witnesses of violence deem it worthy of intervention and perceive higher efficacy to stop violence in the community, rather than putting the onus on the perpetrator, to prevent any counterproductive effects. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials Registry-India CTRI/2018/10/016186; https://tinyurl.com/bddp4txc.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,395 · 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

Citations9
Publié2023
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Résumé présentoui

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