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Enregistrement W4387960051 · doi:10.2196/52523

Leveraging Community Health Workers and a Responsive Digital Health System to Improve Vaccination Coverage and Timeliness in Resource-Limited Settings: Protocol for a Cluster Randomized Type 1 Effectiveness-Implementation Hybrid Study

2023· article· en· W4387960051 sur OpenAlexvenueno aff
Lavanya Vasudevan, Jan Ostermann, Nathan M. Thielman, Joy Noel Baumgartner, David Solomon, Anna Mosses, Amy Hobbie, Nicole L. Hair, Chen Liang, Marco van Zwetselaar, Sayoki Mfinanga, Esther Ngadaya

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentDuke Global Health Institute, Duke UniversityNational Institutes of Health
Mots-clésPreprintProtocol (science)Digital healthCluster (spacecraft)Resource (disambiguation)Computer scienceMedicineKnowledge managementHealth careAlternative medicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tanzania is 1 of 20 countries where the majority of unvaccinated and undervaccinated children reside. Prior research identified substantial rural-urban disparities in the coverage and timeliness of childhood vaccinations in Tanzania, with children in rural settings being more likely to receive delayed or no vaccinations. Further research is necessary to identify effective and scalable interventions that can bridge rural-urban gaps in childhood vaccination while accounting for multifaceted barriers to vaccination. OBJECTIVE: This protocol describes a type 1 effectiveness-implementation hybrid study to evaluate Chanjo Kwa Wakati (timely vaccination in Kiswahili), a community-based digital health intervention to improve vaccination timeliness. The intervention combines human resources (community health workers), low-cost digital strategies (electronic communication, digital case management, and task automation), a vaccination knowledge intervention, and insights from behavioral economics (reminders and incentives) to promote timely childhood vaccinations. METHODS: The study will be conducted in 2 predominantly rural regions in Tanzania with large numbers of unvaccinated or undervaccinated children: Shinyanga and Mwanza. Forty rural health facilities and their catchment areas (clusters) will be randomized to an early or delayed onset study arm. From each cluster, 3 cohorts of mother-child dyads (1 retrospective cohort and 2 prospective cohorts) will be enrolled in the study. The timeliness and coverage of all vaccinations recommended during the first year of life will be observed for 1200 children (n=600, 50% intervention group children and n=600, 50% nonintervention group children). The primary effectiveness outcome will be the timeliness of the third dose of the pentavalent vaccine (Penta3). Quantitative surveys, vaccination records, study logs, fidelity checklists, and qualitative interviews with mothers and key informants will inform the 5 constructs of the reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance (RE-AIM) framework. The results will be used to develop an implementation blueprint to guide future adaptations and scale-up of Chanjo Kwa Wakati. RESULTS: The study was funded in August 2022. Data collection is expected to last from February 2024 to July 2027. CONCLUSIONS: This study will address the lack of rigorous evidence on the effectiveness of community-based digital health interventions for promoting vaccination coverage and timeliness among children from sub-Saharan Africa and identify potential implementation strategies to facilitate the deployment of vaccination promotion interventions in low- and middle-income countries. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06024317; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT06024317. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/52523.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,014

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,405 · 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
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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