A Cluster Randomised Control Trial of an SMS-Based Intervention to Promote Antenatal Health amongst Pregnant Women in a Remote, Highland Region of Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Although Vietnam has achieved significant improvements in maternal, newborn, and children's health, outcomes for ethnic minorities living in remote mountainous areas continue to lag. Interventions that leverage the extensive mobile networks in the country have been proposed as a way to overcome some of these challenges. A cluster randomised controlled trial (cRCT) was conducted to assess the effectiveness of an intervention comprising tailored SMS messages for promoting antenatal care knowledge and behaviours amongst ethnic minority (EM) pregnant women. The cRCT was implemented across eight intervention communes (640 women) and four control communes (315 women) in Northern Vietnam. Maternal health-related knowledge and behaviour outcomes and self-rated health status were assessed through questionnaires administered pre- and post-intervention. Difference-in-difference and logistic regression analysis found that the intervention group showed significant improvements in awareness about the danger signs of pregnancy and the importance of nutritional supplements. Significant improvements were seen in antenatal care-seeking behaviours and the intake of nutritional supplements. Mobile messaging-based behaviour change interventions can significantly improve maternal health-related knowledge and care-seeking amongst women residing in marginalised, hard-to-reach populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».