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Enregistrement W4404062979 · doi:10.2196/51527

Implementation of a Mobile Health Approach to a Long-Lasting Insecticidal Net Uptake Intervention for Malaria Prevention Among Pregnant Women in Tanzania: Process Evaluation of the Hati Salama (HASA) Randomized Controlled Trial Study

2024· article· en· W4404062979 sur OpenAlexafffund
Trinity Vey, Eleonora Kinnicutt, Nicola West, Jessica Sleeth, Kenneth Bernard Nchimbi, Karen Yeates

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaGovernment of Canada
Mots-clésVoucherRandomized controlled trialMedicineTanzaniaMalariaEnvironmental healthPsychological interventionFamily medicineNursingBusinessGeographyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Malaria infection is associated with many adverse outcomes for pregnant women and neonates, yet pregnant women in East and Southern Africa remain frequently exposed to malaria. Long-lasting insecticidal nets (LLINs) can help prevent malarial infections and the associated adverse events. The Hati Salama (HASA) study was a cluster-randomized controlled trial implemented in 100 antenatal health facilities in urban and rural settings of Tanzania that provided pregnant women in both intervention and control groups with e-vouchers to redeem for LLINs for malaria prevention. The intervention group received behavior change communication mobile messages across a 14-day period while the e-voucher was active, and no significant difference between the rates of e-voucher redemption was found across the two groups. OBJECTIVE: This study was a process evaluation of the HASA randomized controlled trial to determine barriers and facilitators to e-voucher reception and LLIN acquisition for pregnant women enrolled in the trial, as well as challenges and lessons learned by nurses who worked at the antenatal health facilities supporting the trial. METHODS: Following the e-voucher's expiration at 14 days, voluntary phone follow-up surveys were conducted for nurses who supported the trial, as well as participants in both intervention and control groups of the trial who did not redeem their e-vouchers. Survey questions asked nurses about workflow, training sessions, network connectivity, proxy phone use, and more. Surveys asked participants about reasons for not redeeming e-vouchers. Both surveys provided lists of preset answers to questions, as well as the option to provide open-ended responses. Nurses and trial participants were contacted between January and June 2016 on up to three occasions. RESULTS: While nurses who supported the HASA trial seemed to recognize the value of the program in their communities, some barriers identified by nurses included network connectivity, workload increase, inadequate training and on-the-ground support, and difficulty following the workflow. Several barriers identified by trial participants included personal obligations preventing them from redeeming the e-voucher on time, network connectivity issues, losing the e-voucher number, no stock of LLINs at retailers when attended, inadequate explanation of where or how to redeem the e-voucher, or not receiving an SMS text message with the e-voucher number promptly or at all. CONCLUSIONS: Large-scale e-voucher platforms for health-related commodity interventions, such as LLIN distribution in sub-Saharan Africa, are feasible, but challenges, including network connectivity, must be addressed. Nurses identified issues to be considered in a future scale-up, such that the number of nurses trained should be increased and the e-voucher issuance workflow should be simplified. To address some of the key barriers impacting e-voucher redemption for trial participants, the network of retailers could be expanded and the e-voucher expiration period should be extended. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02561624; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02561624.

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)0,012
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,407 · 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 non randomisé
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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