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Enregistrement W4380485516 · doi:10.2196/44362

A Mobile Clinical Decision Support System for High-Risk Pregnant Women in Rural India (SMARThealth Pregnancy): Pilot Cluster Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4380485516 sur OpenAlexaffvenue
Shobhana Nagraj, Stephen Kennedy, Vivekanand Jha, Robyn Norton, Lisa Hinton, Laurent Billot, Eldho Rajan, A Abdul, Anita Phalswal, Varun Arora, Devarsetty Praveen, Jane E. Hirst

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMedicineGestational diabetesPregnancyRandomized controlled trialCluster randomised controlled trialIntervention (counseling)Family medicineObstetricsMedical emergencyNursingGestationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in women in India. Early identification is crucial to reducing deaths. Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) and gestational diabetes mellitus (GDM) carry independent risks for future CVD, and antenatal care is a window to screen and counsel high-risk women. In rural India, community health workers (CHWs) deliver antenatal and postnatal care. We developed a complex intervention (SMARThealth Pregnancy) involving mobile clinical decision support for CHWs and evaluated it in a pilot cluster randomized controlled trial (cRCT). OBJECTIVE: The aim of the study is to co-design a theory-informed intervention for CHWs to screen, refer, and counsel pregnant women at high risk of future CVD in rural India and evaluate its feasibility and acceptability. METHODS: In phase 1, we used qualitative methods to explore community priorities for high-risk pregnant women in rural areas of 2 diverse states in India. In phase 2, informed by behavior change theory and human-centered design, we used these qualitative data to develop the intervention components and implementation strategies for SMARThealth Pregnancy in an iterative process with end users. In phase 3, using mixed methods, we evaluated the intervention in a cRCT with an embedded qualitative substudy across 4 primary health centres: 2 in Jhajjar district, Haryana, and 2 in Guntur district, Andhra Pradesh. RESULTS: SMARThealth Pregnancy embedded a total of 15 behavior change techniques and included (1) community awareness programs; (2) targeted training, including point-of-care blood pressure and hemoglobin measurement; and (3) mobile clinical decision support for CHWs to screen women in their homes. The intervention focused on 3 priority conditions: anemia, HDP, and GDM. The evaluation involved a total of 200 pregnant women, equally randomized to intervention or enhanced standard care (control). Recruitment was completed within 5 months, with minimal loss to follow-up (4/200, 2%) at 6 weeks postpartum. A total of 4 primary care doctors and 54 CHWs in the intervention clusters took part in the study. Fidelity to intervention practices was 100% prepandemic. Over half the study population was affected by moderate to severe anemia at baseline. The prevalence of HDP (2.5%) and GDM (2%) was low in our study population. Results suggest a possible improvement in mean hemoglobin (anemia) in the intervention group, although an adequately powered trial is needed. The model of home-based care was feasible and acceptable for pregnant or postpartum women and CHWs, who perceived improvements in quality of care, self-efficacy, and professional recognition. CONCLUSIONS: SMARThealth Pregnancy is an innovative model of home-based care for high-risk pregnant women during the transitions between antenatal and postnatal care and adult health services. The use of theory and co-design during intervention development facilitated acceptability of the intervention and implementation strategies. Our experience has informed the decision to initiate a larger-scale cRCT. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03968952; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03968952. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.3389/fgwh.2021.620759.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,436 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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