Acceptability of mobile-phone reminders for routine childhood vaccination appointments in Nigeria – a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mobile-phone reminders have gained traction among policymakers as a way to improve childhood vaccination coverage and timeliness. However, there is limited evidence on the acceptability of mobile-phone reminders among patients and caregivers. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the ownership of mobile-phone device and the willingness to receive mobile-phone reminders among mothers/caregivers utilizing routine childhood immunization services in Nigeria. Method MEDLINE, Scopus, CINAHL, CNKI, AJOL (African Journal Online), and Web of Science were systematically searched for studies on the acceptability of mobile-phone reminders for routine immunization appointments among mothers/caregivers in Nigeria. Studies were assessed for methodological quality using the Newcastle Ottawa Scale and JBI critical appraisal checklists. Meta-analysis was conducted using random-effects model to generate pooled estimates (proportion) of mothers who owned at least one mobile phone and proportion of mothers willing to receive mobile-phone reminders. Results Sixteen studies (13 cross-sectional and three interventional) involving a total of 9923 mothers across 15 states and the Federal Capital Territory Abuja met inclusion criteria. Pooled estimates showed that the proportion of mothers who owned at least one mobile phone was 96.4% (95% CI = 94.1–98.2%; I2 = 96.3%) while the proportion of mothers willing to receive mobile-phone reminders was 86.0% (95% CI = 79.8–91.3%, I2 = 98.4%). Most mothers preferred to receive text message reminders at least 24 h before the routine immunization appointment day, and in the morning hours. Approximately 52.8% of the mothers preferred to receive reminders in English, the country’s official language. Conclusion Current evidence suggests a high acceptability for mobile-phone reminder interventions to improve routine childhood immunization coverage and timeliness. Further studies, however, are needed to better understand unique regional preferences and assess the operational costs, long-term effects, and risks of this intervention. Systematic review protocol registration PROSPERO CRD42021234183.
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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 | 0,020 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».