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Enregistrement W4386705491 · doi:10.2196/43654

A Tailored mHealth Intervention for Improving Antenatal Care Seeking and Health Behavioral Determinants During Pregnancy Among Adolescent Girls and Young Women in South Africa: Development and Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4386705491 sur OpenAlexvenueno aff
Ronel Sewpaul, Ken Resnicow, Rik Crutzen, Natisha Dukhi, Afzal Ellahebokus, Priscilla Reddy

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMedical Research Council
Mots-clésmHealthRandomized controlled trialIntervention (counseling)MedicineProtocol (science)PregnancyFamily medicinePsychological interventionNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: South Africa, a middle-income country, has an adolescent fertility rate far higher than that of high-income countries. Adolescent girls and young women have an increased risk of pregnancy-related complications and lower antenatal appointment attendance rates than older adult pregnant women. Mobile health (mHealth) interventions to improve health behaviors among pregnant adolescent girls and young women in low- and middle-income countries are scarce. OBJECTIVE: This paper describes the development and components of an mHealth intervention to improve antenatal appointment attendance and health behavioral determinants among pregnant adolescent girls and young women in South Africa and details the protocol for a pilot randomized controlled trial that evaluated the intervention's efficacy and user acceptability. METHODS: The intervention, Teen MomConnect, sent tailored motivational behavior change and behavioral reinforcement SMS text messages to participants about antenatal appointment keeping and pregnancy behaviors. The delivery methodology of the intervention was adapted from MomConnect, an mHealth education program for pregnant women in South Africa that has nationwide coverage. In addition, participants received a face-to-face motivational interviewing session delivered by a trained research assistant. Pregnant adolescent girls and young women aged 13 to 20 years were recruited from health facilities and community networks. Participants were randomized into the control group that received the standard MomConnect health SMS text messages or the experimental group that received the Teen MomConnect intervention. Participants completed a baseline questionnaire upon enrollment in the study and a follow-up questionnaire after the end of their pregnancy. The questionnaires assessed demographic characteristics, pregnancy behaviors, and the psychosocial determinants of antenatal appointment attendance (knowledge, attitudes, social support, risk perceptions, self-efficacy, intention, and action planning). Feasibility was assessed using descriptive analyses of acceptability, study implementation processes, and perceived satisfaction with the intervention. The number of appointments attended was obtained from the participants' clinic records. Appointment attendance was compared between the control and experimental groups, as were awareness of HIV status and the psychosocial determinants of antenatal appointment attendance. RESULTS: Participant recruitment was conducted from May 2018 to December 2018, and the questionnaire-based data collection was completed by December 2019. Overall, 412 participants were enrolled. CONCLUSIONS: This paper describes the Teen MomConnect intervention to improve antenatal appointment attendance and pregnancy health behaviors among adolescent girls and young women. The results on the intervention's preliminary efficacy and user acceptability will inform policy makers and health program officers on how tailored, age-appropriate, and motivational health behavior messages can be delivered via mobile phone to pregnant adolescent girls and young women. TRIAL REGISTRATION: Pan African Clinical Trial Registry (PACTR) PACTR201912734889796; https://pactr.samrc.ac.za/TrialDisplay.aspx?TrialID=9565. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/43654.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,305 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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