The Scale-Up of a Digital Health Intervention (Healthy Beginnings for HNEKids) Targeting the First 2000 Days: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health interventions, delivered directly to parents' mobile phones, could transform the delivery of health care during the first 2000 days of a child's life. Healthy Beginnings for Hunter New England Kids (HB4HNEKids) is an innovative SMS text message-based model of care that provides age-and-stage relevant preventative health information to parents during the first 2000 days. While HB4HNEKids demonstrates promise for population-wide scale-up, the optimal method for achieving universal, cost-efficient, and equitable scale-up remains unclear. OBJECTIVE: This protocol outlines a randomized controlled trial that evaluates 2 models for scaling up HB4HNEKids: an "opt-in" clinician-initiated model (intervention) and an "opt-out" system-initiated model (control). The trial will assess program reach (the number and proportion of eligible parents receiving HB4HNEKids) and participant representativeness to identify the most effective, equitable, and efficient approach to scaling up care for families during the first 2000 days. METHODS: A randomized controlled trial will be conducted in 6 Child and Family Health Service (CFHS) sectors (39 CFHS units) within the Hunter New England region of New South Wales, Australia. The 6 CFHS sectors will be randomized in a 1:1 ratio to one of 2 arms, stratified by sector location and average number of births per annum. The intervention arm (a clinician-initiated opt-in model of care) will involve a series of implementation support strategies delivered to CFHS staff (ie, training, audit, and feedback) to support clinicians in connecting eligible families to the HB4HNEKids program. The control arm (a system-initiated opt-out model of care) will use existing health service data to identify participants meeting the predefined eligibility criteria to automatically initiate the commencement of HB4HNEKids messages to families (ie, will not require input from CFHS staff). The primary outcome will assess the reach and representativeness of participants receiving HB4HNEKids. Secondary outcomes will include child health behaviors (breastfeeding rates; age of introduction to solids; child fruit, vegetable, and discretionary food intakes; as well as child immunization rates) captured via parent survey, as well as the cost-effectiveness. RESULTS: This trial commenced in July 2024, and as of July 2025 enrolled 4212 participants. Data collection (via parent survey) commenced in January 2025 and is projected to end in July 2027. CONCLUSIONS: Currently, little is known about the most effective model of scaling up digital health interventions. This trial will generate novel evidence for informing the effective scale-up of evidence-based health promotion programs that aim to provide universal care, which are needed to maximize the potential population health gains. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Register ACTRN12624000655549p; https://tinyurl.com/4krc9za5. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/81390.
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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 | 0,073 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,022 |
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 ».