Evaluating a mobile health intervention to increase COVID-19 prevention: engagement and learning outcomes among urban refugee youth in Kampala, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Background: Displaced populations in resource-constrained settings require tailored COVID-19 prevention strategies, and mobile health (mHealth) emerges as a cost-effective approach. This study aimed to evaluate engagement and learning outcomes of the Kukaa Salama – Staying Safe – mHealth intervention for enhancing COVID-19 prevention practices among urban refugee youth. Method: This mixed-methods analysis used cross-sectional data from refugee youth aged 16–24 in Kampala, Uganda. Standardized questionnaires were used to collect mHealth engagement data and socio-demographic information. Participants shared learning experiences through responses to SMS check-ins and weekly informational messages. t -test, χ 2 , and Fisher’s exact tests were conducted to examine associations between mHealth engagement and socio-demographic factors. Inductive thematic analysis was employed to analyse qualitative responses related to learning experiences. Results: Among 346 participants (174 cisgender women, 166 cisgender men, 6 transgender individuals; mean age: 21.2, SD: 2.6), most reported using SMS services (84.8 per cent) while a lower proportion engaged in WhatsApp group chats (67.4 per cent). Participants who were older, born in Burundi and higher-educated were more likely to share in WhatsApp multimedia groups; those born in Burundi were also more likely to use SMS services. Four themes of learning outcomes emerged: COVID-19 self-protection strategies; awareness of the COVID-19 pandemic and relevant knowledge; significance of community and mutual support; self-efficacy and perseverance. Conclusions: Findings offer insights into characteristics of engagement and specific learning outcomes from the Kukaa Salama intervention. Future mHealth programmes can leverage community-based and age-sensitive approaches to enhance mental health support for young urban refugee.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».