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Enregistrement W6958959858 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7007298

The use, adherence, and evaluation of interactive text-messaging among women admitted to prevention of mother-to-child transmission of HIV care in Kenya (WelTel PMTCT)

2024· other· en· W6958959858 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePasture and Agricultural Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionLogistic regressionOddsOdds ratioConfidence intervalIntervention (counseling)CohortHuman immunodeficiency virus (HIV)Transmission (telecommunications)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background To improve future mobile health (mHealth) interventions in resource-limited settings, knowledge of participants’ adherence to interactive interventions is needed, but previous studies are limited. We aimed to investigate how women in prevention of mother-to-child transmission of HIV (PMTCT) care in Kenya used, adhered to, and evaluated an interactive text-messaging intervention. Methods We conducted a cohort study nested within the WelTel PMTCT trial among 299 pregnant women living with HIV aged ≥ 18 years. They received weekly text messages from their first antenatal care visit until 24 months postpartum asking “How are you?”. They were instructed to text within 48 h stating that they were “okay” or had a “problem”. Healthcare workers phoned non-responders and problem-responders to manage any issue. We used multivariable-adjusted logistic and negative binomial regression to estimate adjusted odds ratios (aORs), rate ratios (aRRs) and 95% confidence intervals (CIs) to assess associations between baseline characteristics and text responses. Perceptions of the intervention were evaluated through interviewer-administered follow-up questionnaires at 24 months postpartum. Results The 299 participants sent 15,183 (48%) okay-responses and 438 (1%) problem-responses. There were 16,017 (51%) instances of non-response. The proportion of non-responses increased with time and exceeded 50% around 14 months from enrolment. Most reported problems were health related (84%). Having secondary education was associated with reporting a problem (aOR:1.88; 95%CI: 1.08–3.27) compared to having primary education or less. Younger age (18–24 years) was associated with responding to < 50% of messages (aOR:2.20; 95%CI: 1.03–4.72), compared to being 35–44 years. Women with higher than secondary education were less likely (aOR:0.28; 95%CI: 0.13–0.64), to respond to < 50% of messages compared to women with primary education or less. Women who had disclosed their HIV status had a lower rate of non-response (aRR:0.77; 95%CI: 0.60–0.97). In interviews with 176 women, 167 (95%) agreed or strongly agreed that the intervention had been helpful, mainly by improving access to and communication with their healthcare providers (43%). Conclusion In this observational study, women of younger age, lower education, and who had not disclosed their HIV status were less likely to adhere to interactive text-messaging. The majority of those still enrolled at the end of the intervention reported that text-messaging had been helpful, mainly by improving access to healthcare providers. Future mHealth interventions aiming to improve PMTCT care need to be targeted to attract the attention of women with lower education and younger age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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