Evaluating the Effectiveness of an Intelligent mHealth Intervention for Child Unintentional Injury Prevention: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unintentional injury is a leading cause of childhood morbidity and mortality worldwide. In China, real-world implementation of child injury prevention efforts remains inadequate due to constrained workforce capacity and a lack of operational frameworks. Objective: This study aims to assess the effectiveness of a mobile health (mHealth) intervention, the Intelligent Child Unintentional-Injury Reduction & Education (iCURE) project, embedded within China's National Basic Public Health Service Program. The intervention relies on a WeChat (Tencent) service account for caregivers and a web-based platform for health care providers to deliver standardized unintentional injury prevention strategies for young children. Key features of the program include interactive questions and answers, injury risk assessment with instant feedback, a tailored injury prevention knowledge disseminator, and regular reminders to caregivers. Methods: A double-blind, 12-month follow-up, cluster randomized controlled trial will be implemented in Changsha, Hunan Province, China. Caregivers of children aged ≤5 years will be recruited. Randomization will be conducted at the street or town level. The control group will receive routine safety education, while the intervention group will receive both routine safety education and the iCURE mHealth intervention focused on unintentional injury prevention and delivered via WeChat. Data will be collected at baseline and every 3 months during the study period. The primary outcome is 12-month incidence of unintentional injuries among children, including minor injuries and as reported by caregivers. Secondary outcomes include children's injury risk level and caregiver supervision behaviors assessed using a standard questionnaire. Data analysis will be conducted using generalized linear mixed models with a Poisson link function and generalized estimating equations to assess the effectiveness of the iCURE intervention, following intention-to-treat principles. Sensitivity analyses will be conducted with per-protocol principles and excluding participants with missing primary outcomes. Results: As of May 2025, a total of 6701 participants have been successfully enrolled and baseline data were collected for all participants. Of those enrolled, 87.2% (5842/6,701) completed the first follow-up assessment. Conclusions: This trial will examine the effectiveness of an intelligent mHealth intervention for child unintentional injury prevention building on China's National Basic Public Health Service Program. If successful, the iCURE intervention may provide a cost-effective strategy for child injury prevention in low- and middle-income countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».