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Enregistrement W7149217046

Mobile Health Interventions for Modifying Indigenous Maternal and Child–Health Related Behaviors: Systematic Review

2025· article· W7149217046 sur OpenAlexfundno aff
Sana Ishaque, Ola Ela, Anna Dowling, Chris Rissel, Karla Canuto, Kerry Hall, Niranjan Bidargaddi, Annette Briley, Claire T. Roberts, Billie Bonevski

Notice bibliographique

RevueResearchOnline - JCU (James Cook University) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésmHealthPsychological interventionIndigenousGrey literatureSystematic reviewExcellenceHealth interventionReproductive healthMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Mobile health (mHealth) interventions promoting healthy lifestyle changes offer an adaptable and inexpensive method for accessing health information but require cultural appropriateness and suitability for acceptance and effectiveness in Indigenous populations. No systematic review on effective mHealth interventions for Indigenous women during pregnancy and the early childhood years has been conducted. Objective: This review evaluated the effectiveness of mHealth interventions promoting healthy behaviors for Indigenous mothers and children from conception to 5 years post partum. It also aimed to explore the observed effectiveness differences based on participant engagement, intervention design, and provision of context. Further, the review explored if the interventions were co-designed. Methods: A systematic search of 5 databases was conducted: SCOPUS, MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, and ProQuest (Dissertation or Thesis). Studies were included if they were either a randomized controlled trial, pre-post comparison, or a cohort study using mHealth with Indigenous women for maternal and child health following a preregistered PROSPERO protocol (CRD42023395710). HealthInfoNet was searched for gray literature and the reference lists of included studies were hand searched. The initial title and abstract screen for eligibility were performed by 1 reviewer. A full-text screen of eligible studies and a quality appraisal of included studies was performed by 2 reviewers independently. The appraisal tools used were the Mixed Methods Quality Appraisal Tool and the Centre of Excellence in Aboriginal Chronic Disease Knowledge Translation and Exchange (CREATE). A descriptive synthesis of the extracted data was performed. Results: Of the 663 articles screened, only 3 met the eligibility criteria. Each paper evaluated a different mHealth intervention: Remote Prenatal Education; the SMS Parent Action Intervention (two-way text messaging); and the Screening, Brief Intervention and Referral to Treatment (SBIRT) eCHECKUP To Go (web-based screening and intervention). Statistically significant changes were reported in some outcomes, including an increase in the parental participation rate in face-to-face prenatal education; increased rate of breastfeeding initiation and exclusive breastfeeding (2-12 months); improved overall children’s behavior related to sleep, diet, physical activity, screen time, and intake of sugary beverages; improved individual children’s behavior related to physical activity and sleep; and decrease in alcohol drinks per week and binge drinking episodes per 2 weeks due to time effect. However, no study provided a sample size calculation for the reported significant outcomes. Also, due to the small number of included studies and each study evaluating a different intervention, it was not possible to combine results to ascertain if the participant engagement, intervention design, or community context had any impact on the effectiveness. Conclusions: Due to the lack of sample size calculation, it was not possible to establish whether differences in the effectiveness were due to the interventions or a type I statistical error. Therefore, caution is required in the interpretation of these findings.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,382 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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