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Enregistrement W4394803758 · doi:10.2196/52395

Effectiveness of a Mobile Phone Messaging–Based Message Framing Intervention for Improving Maternal Health Service Uptake and Newborn Care Practice in Rural Jimma Zone, Ethiopia: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4394803758 sur OpenAlexvenueno aff
Gebeyehu Bulcha, Hordofa Gutema Abdissa, Josef Noll, Demisew Amenu Sori, Zewdie Birhanu

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialShort Message ServiceMobile phoneMedicineFraming (construction)Text messagingProtocol (science)Text messagemHealthIntervention (counseling)Cluster randomised controlled trialNursingInternet privacyComputer scienceAlternative medicinePsychological interventionComputer networkTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ethiopia has high rates of maternal and neonatal mortality. In 2019 and 2020, the maternal and newborn mortality rates were estimated at 412 per 1,000,000 births and 30 per 10,000 births, respectively. While mobile health interventions to improve maternal and neonatal health management have shown promising results, there are still insufficient scientific studies to assess the effectiveness of mobile phone messaging-based message framing for maternal and newborn health. OBJECTIVE: This research aims to examine the effectiveness of mobile phone messaging-based message framing for improving the use of maternal and newborn health services in the Jimma Zone, Ethiopia. METHODS: A 3-arm cluster-randomized trial design was used to evaluate the effects of mobile phone-based intervention on maternal and newborn health service usage. The trial arms were (1) gain-framed messages (2) loss-framed messages, and (3) usual care. A total of 21 health posts were randomized, and 588 pregnant women who had a gestational age of 16-20 weeks, irrespective of their antenatal care status, were randomly assigned to the trial arms. The intervention consisted of a series of messages dispatched from the date of enrolment until 6-8 months. The control group received existing care without messages. The primary outcomes were maternal health service usage and newborn care practice, while knowledge, attitude, self-efficacy, iron supplementation, and neonatal and maternal morbidity were secondary outcomes. The outcomes will be analyzed using a generalized linear mixed model and the findings will be reported according to the CONSORT-EHEALTH (Consolidated Standards of Reporting Trials of Electronic and Mobile HEalth Applications and onLine TeleHealth) statement for randomized controlled trials. RESULTS: Recruitment of participants was conducted and the baseline survey was administered in March 2023. The intervention was rolled out from May 2023 till December 2023. The end-line assessment was conducted in February 2024. CONCLUSIONS: This trial was carried out to understand how mobile phone-based messaging can improve maternal and newborn health service usage. It provides evidence for policy guidelines around mobile health strategies to improve maternal and newborn health. TRIAL REGISTRATION: Pan African Clinical Trials Registry PACTR202201753436676; https://tinyurl.com/ykhnpc49. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52395.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,005

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,498 · 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

Citations6
Publié2024
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Résumé présentoui

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