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Enregistrement W4394603475 · doi:10.2196/55509

Effectiveness and Implementation of a Text Messaging mHealth Intervention to Prevent Childhood Obesity in Mexico in the COVID-19 Context: Mixed Methods Study

2024· article· en· W4394603475 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Lilia Lozada‐Tequeanes, Florence L. Théodore, Edith Kim-Herrera, Armando García‐Guerra, Amado D. Quezada‐Sánchez, Rocío Alvarado-Casas, Anabelle Bonvecchio

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthPsychological interventionContext (archaeology)Intervention (counseling)PopulationChildhood obesityMedicineShort Message ServiceGerontologyPsychologyObesityEnvironmental healthNursingGeographyComputer scienceOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Promoting physical activity (PA) and healthy feeding (HF) is crucial to address the alarming increase in obesity rates in developing countries. Leveraging mobile phones for behavior change communication to encourage infant PA and promote HF is particularly significant within the Mexican context. OBJECTIVE: This study aims to explore the effectiveness and feasibility of mHealth interventions aimed at promoting PA and HF among primary caregivers (PCs) of Mexican children under the age of 5 years. Additionally, the study aims to disseminate insights gained from intervention implementation amidst the COVID-19 pandemic and assess the potential of behavior change mHealth interventions on a broader population scale. METHODS: NUTRES, an mHealth intervention, underwent an effectiveness-implementation hybrid trial. Over 36 weeks, participants in the intervention group (IG), totaling 230 individuals, received approximately 108 SMS text messages tailored to their children's age. These messages covered topics such as PA and HF and emphasized the significance of proper child nutrition amidst the COVID-19 pandemic. NUTRES participants were recruited from both urban and rural health units across 2 states in Mexico. Given the COVID-19 context, both baseline and follow-up surveys were conducted via mobile or fixed telephone. The evaluation of effectiveness and implementation used a mixed methods approach. Qualitative analysis delved into participants' experiences with NUTRES and various implementation indicators, including acceptance, relevance, and coverage. Grounded theory was used for coding and analysis. Furthermore, difference-in-differences regression models were used to discern disparities between groups (comparison group [CG] versus IG) concerning knowledge and practices pertaining to infant PA and HF. RESULTS: Of the total 494 PCs enrolled in NUTRES, 334 persisted until the end of the study, accounting for 67.6% (334/494) participation across both groups. A majority of PCs (43/141, 30.5%, always; and 97/141, 68.8%, sometimes) used the SMS text message information. Satisfaction and acceptability toward NUTRES were notably high, reaching 98% (96/98), with respondents expressing that NUTRES was "good," "useful," and "helpful" for enhancing child nutrition. Significant differences after the intervention were observed in PA knowledge, with social interaction favored (CG: 8/135, 5.9% vs IG: 20/137, 14.6%; P=.048), as well as in HF practice knowledge. Notably, sweetened beverage consumption, associated with the development of chronic diseases, showed divergence (CG: 92/157, 58.6% vs IG: 110/145, 75.9%; P=.003). In the difference-in-differences model, a notable increase of 0.03 in knowledge regarding the benefits of PA was observed (CG: mean 0.13, SD 0.10 vs IG: mean 0.16, SD 0.11; P=.02). PCs expressed feeling accompanied and supported, particularly amidst the disruption of routine health care services during the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: While NUTRES exhibited a restricted impact on targeted knowledge and behaviors, the SMS text messages functioned effectively as both a reminder and a source of new knowledge for PCs of Mexican children under 5 years of age. The key lessons learned were as follows: mHealth intervention strategies can effectively maintain communication with individuals during emergencies, such as the COVID-19 pandemic; methodological and implementation barriers can constrain the effectiveness of mHealth interventions; and using mixed methods approaches ensures the complementary nature of results. The findings contribute valuable evidence regarding the opportunities and constraints associated with using mobile phones to enhance knowledge and practices concerning PA and HF among PCs of children under 5 years old. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04250896; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04250896.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,488 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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