Digital Support Systems to Improve Child Health and Development in Peru: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children living in low and middle-income countries (LMICs) are at greater risk for experiencing adversities that can undermine their health and early development. Recently launched digital early childhood development (ECD) programs attempt to support families with young children in their home environments using digital technologies. However, relatively little is known regarding the effectiveness of these new technologies. OBJECTIVE: The goal of this study is to rigorously assess the reach, effectiveness, and cost-effectiveness of a newly developed digital ECD platform called Afini. The Afini platform was designed to support parents of young children in low-resource settings to improve ECD and interact with caregivers through messenger services and a chatbot. METHODS: This is a 3-arm cluster randomized controlled trial. In total, 2471 caregivers and their 3- to 9-month-old children were enrolled in the study across 164 study clusters in the San Marcos, Cajabamba, and Cajamarca provinces of Peru. Clusters of participants were randomly assigned to 1 of 3 groups: a control group (72 community clusters and 980 caregiver-child dyads), a home visit intervention group (20 community clusters and 316 caregiver-child dyads), and an Afini intervention group (72 community clusters and 1175 caregiver-child dyads). Families in the control group receive no focused ECD intervention. The home visit group is receiving biweekly home visits by a trained field staff following the national ECD program (Programa Nacional Cuna Más) curriculum and training guidelines. Caregivers in the Afini group are receiving ECD activities and advice through the digital platform. The primary study outcome is children's overall development at the age of 2.5 years, using the internationally validated long form of the Global Scales for Early Development. Secondary outcomes include caregiver engagement; caregiver mental health; screen time; as well as caregiver reports of children's motor, cognitive, language, and socioemotional development measured through locally piloted and validated tools. RESULTS: Enrollment started in September 2021 and ended in March 2023. Endline assessments will take place between August 2023 and September 2024. CONCLUSIONS: This study is, to our knowledge, the first to rigorously assess the effectiveness and cost-effectiveness of digital ECD technologies in LMICs. Given the large number of children in LMICs currently receiving only limited external support, the evaluated platform has the potential to improve the short- and long-term well-being of millions of children and their parents globally. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05202106; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05202106. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50371.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».