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Enregistrement W4404841238 · doi:10.2196/63938

Effectiveness of Text Messaging Nudging to Increase Coverage of Influenza Vaccination Among Older Adults in Norway (InfluSMS Study): Protocol for a Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4404841238 sur OpenAlexvenueno aff
Bo T. Hansen, Ole Klungsøyr, Angela S. Labberton, Lauri Sääksvuori, Kjersti Margrethe Rydland, Liz Ertzeid Ødeskaug, Torbjørn Wisløff, Hinta Meijerink

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorwegianMedicineImmigrationVaccinationPopulationRandomized controlled trialPsychological interventionIntervention (counseling)DemographyGerontologyEnvironmental healthNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coverage of influenza vaccination among older adults in Norway is insufficient, especially in some immigrant groups. To improve public health, there is a need for an intervention that can increase influenza vaccination coverage. Further, interventions tailored to reduce potential barriers among immigrants can reduce health inequities. OBJECTIVE: InfluSMS aims to determine if SMS nudging increases vaccination coverage among those aged 65 years or older (1) in Norway's general population; (2) among immigrants born in Poland; and (3) among immigrants born in Ukraine; and evaluate the impact of SMS nudging in Norwegian versus in the official language of the native country of immigrants born in Poland or Ukraine. METHODS: InfluSMS is a pragmatic randomized controlled trial conducted among people aged 65 years or older residing in Norway. Influenza vaccination coverage is the main outcome, measured in control and intervention arms for each of the 3 populations listed earlier. In all 3 populations, the control arm is standard care, that is, no individual reminder for influenza vaccination. All populations have an intervention arm that will receive an SMS nudge in the Norwegian language. In addition, the Polish and Ukrainian immigrant populations include a second intervention arm that will receive an SMS nudge in Polish or Ukrainian, respectively. In the general population, at least 23,485 individuals will be randomized to the SMS intervention arm while the rest of the population constitutes the control arm. In each of the 2 immigrant populations, we will randomize all eligible individuals 1:1:1 into the 3 arms. The intervention will take place at the start of the 2025-2026 influenza season. All eligible individuals will be passively followed up through the National Immunisation Registry, SYSVAK, from which individual influenza vaccination status 3 months after the SMS nudge will be collected. Coverage rates between arms within each population and effect sizes between the populations will be compared. The cost-effectiveness of SMS nudging will also be assessed. RESULTS: The inclusion of participants will start in the third quarter of 2025, and the registry data will be available in the first quarter of 2026. Coverage rates of each strategy and coverage differences between strategies will be presented. CONCLUSIONS: SMS nudging is a scalable, inexpensive, and nonintrusive intervention that could be integrated into the national influenza vaccination program if the trial shows it effectively increases influenza vaccination coverage among older adults. Further, the trial will establish whether language is a barrier to influenza vaccination uptake among recent immigrant groups that have low influenza vaccination coverage, and to what extent this potential barrier can be diminished by SMS nudging in the official language of their native country. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06486766; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06486766. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/63938.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,007
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,009

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,452 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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