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Enregistrement W4409412969 · doi:10.2196/65581

Preliminary Effectiveness of a Postnatal mHealth and Virtual Social Support Intervention on Newborn and Infant Health and Feeding Practices in Punjab, India: Quasi-Experimental Pre-Post Pilot Study

2025· article· en· W4409412969 sur OpenAlexvenueno aff
Garima Singh Verma, Lakshmi Gopalakrishnan, Alison M. El Ayadi, Nadia Diamond‐Smith, Rashmi Bagga, Shashi Kant Dhir, Pushpendra Singh, Navneet Gill, Vaibhav Miglani, Naveen Mutyala, Ankita Kankaria, Jasmeet Kaur, Alka Ahuja, Vijay Kumar, Mona Duggal

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésPreprintmHealthIntervention (counseling)Social supportMedicinePsychologyEnvironmental healthFamily medicineNursingPsychological interventionComputer scienceSocial psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We evaluated a pilot mobile health (mHealth) intervention aimed at improving postnatal maternal and infant health. The intervention featured provider-led group sessions for education, health care communication, in-person care referrals, and virtual mHealth support for postpartum mothers through weekly calls, texts, interactive voice response (IVR), and a phone app. Objective: We aimed to assess the preliminary effectiveness of the pilot mHealth intervention, MeSSSSage (Maa Shishu Swasthya Sahayak Samooh, which means maternal and child health support group), on infant health knowledge, behaviors, and outcomes at 6 months post partum. We focus on maternal knowledge of infant danger signs and optimal young child feeding practices at 6 months post partum and also evaluate maternal care-seeking behaviors for infants, adherence to age-appropriate immunization, and infant and young child feeding practices such as early initiation of breastfeeding and complementary feeding. Methods: We evaluated the preliminary effectiveness of an intervention on maternal health knowledge among 135 participants in Punjab, India, who completed pre- and postintervention surveys. The intervention, led by research personnel with backgrounds similar to community health officers, aimed to empower society and support universal health coverage if successful. We assessed changes in knowledge of maternal danger signs and the appropriate age for introducing different food groups over 6 months post partum. Additionally, we examined postintervention differences in health-seeking behavior for infants, adherence to age-appropriate immunizations, and adoption of breastfeeding and complementary feeding practices among women in the synchronous (group call), asynchronous (IVR and app), and control arms. Results: Of 12 infant risk factors, maternal knowledge of infant danger signs remained low (mean range: 1.85-2.31 preintervention and 1.81-2.22 postintervention). Participants in the synchronous arm had a statistically significant higher mean increase (mean difference: 0.87, 95% CI 0.06-1.69) compared to the control arm. Participants in synchronous arms had nearly 3-fold increased odds of infant health checkup by a clinical provider than asynchronous arm participants (odds ratio [OR] 2.72, 95% CI 1.02-7.23). No significant differences were noted in age-appropriate vaccine coverage among infants between arms, though vaccination coverage was more than 80% across all arms. Early initiation of breastfeeding remained low across all arms (~47%). Conclusions: Our pilot study on group-based mHealth education and virtual social support during the postnatal phase showed modest yet promising results. Rigorous testing is crucial to strengthening the limited evidence base for group-oriented mHealth approaches.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,409 · 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

Citations0
Publié2025
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