Transformation von Haushalten mit Lichtbrechung und innovativer Finanztechnologie (THRIFT)

Hintergrund und Begründung: Die Verbreitung mobiler Banksysteme in Entwicklungsländern hat der Bevölkerung, die zuvor kein Bankkonto hatte, eine bequeme Methode zur Verfügung gestellt, um ihre Finanzen digital zu verwalten. Die Regierung von Bangladesch hat 1998 die Programme „Altersbeihilfe“ (OAA) und „Witwenbeihilfe“ (WA) ins Leben gerufen, um ein finanzielles Sicherheitsnetz für ihre arme und gefährdete Bevölkerung bereitzustellen – ältere Menschen unter OAA und gefährdete Frauen unter WA. Mehr als die Hälfte der Erwachsenen in Bangladesch hat keinen Zugang zu einem formellen Bankkonto, wobei der Großteil der Bevölkerung ohne Bankverbindung zu den ärmsten 40 % der Haushalte gehört. Mobiles Geld ist durch Anwendungen wie bKash zur „Innovation“ geworden, um das Szenario der finanziellen Eingliederung in Bangladesch zu verbessern, insbesondere während der Coronavirus-Pandemie. Die Einführung von mobilem Geld wird oft durch mangelndes technisches Bewusstsein und Vertrauensprobleme bei älteren Menschen eingeschränkt. Lee bei al. (2021) haben diese Bedenken durch eine Intervention angesprochen, die aus einer Erstschulung und anschließender geringfügiger Unterstützung bei der Verwendung der bKash-Mobilbankanwendung bestand, die sie zufällig über eine Stichprobe armer Haushalte im ländlichen Bangladesch verteilten. Sie fanden einen Anstieg des ländlichen Verbrauchs um 7,5 %, eine Verringerung der extremen Armut und einen Anstieg der Überweisungen von Stadt zu Land um 26 % unter den Stichprobenteilnehmern, die bKash ein Jahr nach der Intervention verwendeten. In Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs) haben experimentelle Studien zur Förderung der Einführung mobiler Geldanwendungen gezeigt, dass sie die Konsumglättung, Einsparungen und den Zugang zu Krediten verbessern. Es gibt Beweise, die die Theorie stützen, dass ein Schulungsmodul, das ältere Menschen in das mobile Banking einführt, dazu beitragen wird, starke Informations- und Vertrauenslücken zu schließen und eine größere finanzielle Unabhängigkeit zu fördern. Da traditionelle gemeinsame Familienstrukturen in südasiatischen Gesellschaften schwächer werden, hat eine größere wirtschaftliche Unabhängigkeit bei älteren Bevölkerungsgruppen das Potenzial, ihre funktionale Unabhängigkeit, den Zugang zur Gesundheitsversorgung und ihr geistiges Wohlbefinden zu verbessern. Es gibt Hinweise darauf, dass in Bangladesch eine erhebliche Belastung durch unkorrigierte Alterssichtigkeit besteht. Es wurde festgestellt, dass unkorrigierte Sehprobleme die Sehfunktion negativ beeinflussen, was die Nutzung von Smartphones und Mobiltelefonen bei älteren Menschen in mehreren LMIC-Kontexten einschließt. Es wurde auch festgestellt, dass es die Produktivität von Arbeitern auf Teeplantagen in Assam, Indien, beeinträchtigt, die visuell anspruchsvolle Aufgaben ausführen. Dies kann zu einem geringeren Engagement für mobile Banking-Plattformen führen, was wiederum den Zugang älterer Menschen zu ihren Finanzen einschränken kann. Umgekehrt ist die Korrektur der Alterssichtigkeit mit erheblichen Verbesserungen der Arbeitsproduktivität und anderen wirtschaftlich wichtigen Ergebnissen verbunden.

Die vorgeschlagene THRIFT-Studie ist die erste, die zwei wichtige Determinanten des Mobile Banking bei einer älteren und finanziell anfälligen Bevölkerung in einem Entwicklungsland untersucht: mangelndes Bewusstsein für die Nutzung von Mobile Banking und unkorrigierte altersbedingte Abnahme der Nahsichtigkeit, Presbyopie. In dieser randomisierten Studie wird bewertet, ob die Bereitstellung von Alterssichtbrillen für Studienpopulationen und ein digitales Finanzschulungsmodul die Nutzung von Mobile Banking für Bargeldüberweisungen, Einzahlungen und Abhebungen im Vergleich zu Kontrollen, die diese Interventionen erst nach dem Ende der Linie erhalten, erheblich verbessern kann.

Ziel: Das Ziel der vorgeschlagenen RCT-Studie ist es, die Auswirkungen der Presbyopie-Korrektur und des grundlegenden digitalen Finanztrainings (kombinierte ergänzende Intervention) auf eine stärkere Akzeptanz und Nutzung digitaler Finanzdienstleistungen (primäres Ergebnis) und andere Auswirkungen auf das Wohlergehen (sekundäre Ergebnisse) für die Sicherheit zu bewerten -Nettoempfänger in einem LMIC.

Studienplan:

Die Liste der OAA/WA-Begünstigten des Ministeriums für Sozialdienste (DSS) wird eingeholt und die Begünstigtenliste wird von der MOMODa-Stiftung auf ihre Berechtigung geprüft.

Die Zustimmung zum Social Screening wird von Community Health Workers (CHW) der MOMODa Foundation eingeholt, und den eingewilligten Teilnehmern wird die eindeutige Teilnehmerkennung (ID) zugewiesen.

Alle relevanten Dokumente werden überprüft und es wird ein soziales Screening durchgeführt, um die Berechtigung zu bestätigen.

Die Liste der berechtigten Teilnehmer wird mit dem Team von VisionSpring (VS) geteilt, nachdem die Zustimmung zu Sehtests eingeholt wurde.

VS CHWs und Programmverantwortliche führen von Tür zu Tür Augenuntersuchungen zur Presbyopie-Diagnose durch und die Liste der berechtigten Teilnehmer wird mit der MOMODa Foundation geteilt, um mit der Basiserhebung fortzufahren, gefolgt von der Randomisierung.

Die Behandlungsgruppe erhält die Brille, das Mobiltelefon und eine Schulung zur Nutzung der Mobile-Banking-Anwendung. Die Kontrollgruppe erhält ein Mobiltelefon und ein Rezept für eine Brille Am Ende der Studie wird der Kontrollgruppe eine Brille zur Verfügung gestellt.

Das VS-Team führt 2 Folgebesuche pro Teilnehmer durch. Erster Folgebesuch einen Monat nach Erhalt der Brille und zweiter Besuch 5 Monate nach Erhalt der Brille, um die Compliance der Brille zu überprüfen.

Das Team der MOMODa Foundation führt 3 Folgebesuche pro Teilnehmer durch, um die bereitgestellten Smartphones zu überprüfen und den Komfort des Teilnehmers bei der Verwendung des Smartphones zu erfahren und auch um zu erfahren, ob das Smartphone vom Teilnehmer verwendet wird.

Studieneinstellung:

Die primäre Umgebung werden die ländlichen und stadtnahen Gebiete in einem der drei Distrikte sein, nämlich Kurigram, Lalmonirhaat und Sherpur in Bangladesch. Alle diese drei Distrikte sind Einzugsgebiete von bKash, einer mobilbasierten Finanzdienstleistungsplattform, über die Benutzer Zahlungen und Überweisungen mit einem Mobiltelefon vornehmen können.

Rekrutierung: Diese beginnt mit dem Erhalt der Liste mit den OAA- und WA-Begünstigten, die in den Distrikten Kurigram, Lalmonirhaat und Sherpur leben, vom Ministerium für Sozialdienste des Ministeriums für soziale Wohlfahrt der Regierung von Bangladesch. Wann immer möglich, wird der erste Kontakt mit den Begünstigten über die lokalen Gemeindevorsteher hergestellt. Die Zähler führen zunächst einen Test durch, um ihren Armutsstatus zu beurteilen, und einen Rechen- und Geschicklichkeitstest, um ihre Grundfähigkeiten zum Verständnis des Schulungsmoduls und zur Verwaltung einfacher Finanzfunktionen auf einem mobilen Gerät zu bestätigen. Relativ gut situierte Leistungsempfänger werden anhand der Bedürftigkeitsprüfungen aussortiert. Vorbehaltlich der Zustimmung zur Augenuntersuchung und anderen Eignungstests werden die Befragten, die die Eignungskriterien in der ersten Stufe erfüllen, einer Augenuntersuchung/einem Screening unterzogen, um festzustellen, ob sie Presbyopie haben. Nach Erhalt einer Presbyopie-Diagnose werden Personen, die alle Einschlusskriterien erfüllen und die Ausschlusskriterien nicht erfüllen, über die Studie informiert und der Teilnahme zugestimmt. Diejenigen, die der Teilnahme an der Studie zustimmen, werden nach dem Zufallsprinzip der Studieninterventions- oder Kontrollgruppe zugeteilt. VisionSpring und die MOMODa Foundation werden drei Monate nach Abgabe der Brille bzw. des Mobiltelefons einen Hausbesuch zur Konformitätsprüfung durchführen. Der Abschlussbesuch wird nach dem 12. Interventionsmonat durchgeführt (nachdem die Begünstigten vier vierteljährliche Überweisungen von der Regierung erhalten haben).

RANDOMISIERUNG UND VERFAHREN Die Teilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip entweder der Interventions- oder der Kontrollgruppe zugeteilt.

Teilnehmer an Ersterem erhalten ein Mobiltelefon mit der vorinstallierten Banktransaktions-Tracking-App, eine Brille zur Korrektur der Alterssichtigkeit und ein Mobile-Banking-Training.

Der Teilnehmer der Kontrollgruppe erhält zur gleichen Zeit wie die behandelte Gruppe das gleiche Mobiltelefonmodell mit vorinstallierter App zur Verfolgung von Banktransaktionen. Sie erhalten am Ende der Studie eine Brille.

ANALYSE Die demografischen und klinischen Ausgangsmerkmale werden für alle Teilnehmer der Stichprobe gemeldet, mit Ausnahme von Protokollabweichungen, die irrtümlicherweise randomisiert wurden, wenn keine Einverständniserklärung eingeholt wurde. Baseline-Merkmale werden je nach Bedarf anhand ihrer Mittelwerte und Standardabweichungen, Mediane und Interquartilsspannen oder Zahlen und Prozentsätze zusammengefasst.

Ein Intention-to-treat (ITT)-Ansatz zur Analyse der meisten Ergebnisse. Dies würde eine Regression des besorgniserregenden Ergebnisses auf den randomisierten Interventionsstatus, das Ergebnisniveau, wie es zu Studienbeginn aufgezeichnet wurde, oder die Schätzung der Kovarianzanalyse (ANCOVA) (falls verfügbar) und einen Vektor von Kontrollvariablen zu Studienbeginn beinhalten. Dieser Vektor würde Kontrollvariablen wie Alter, Geschlecht, Bildungsstand und Haushaltsgröße umfassen. Die in den primären Ergebnissen gemessenen Raten der Nutzung von Mobile Banking werden zwischen Teilnehmergruppen verglichen, die auf der Grundlage von Alter, Bildung, Haushaltseinkommen und anderen sozioökonomischen Variablen definiert sind. Für diese Analyse werden Standardfehler auf individueller Ebene geclustert. Für hochfrequente Ergebnisvariablen (z. B. anwendungsbasierte Finanztransaktionsdaten) werden sie jedoch aggregiert (entweder monatlich oder wöchentlich), wobei Fehler auf Haushaltsebene geclustert werden. Überweisungen zwischen den beiden Gruppen werden unter Verwendung der ITT-Methode analysiert, jedoch ohne Verwendung der oben diskutierten ANCOVA-Spezifikation. Ergebnisvariablen, die binärer Natur sind, werden mit der Methode des linearen Wahrscheinlichkeitsmodells analysiert.

Die Teilnehmer werden beim Eintritt in die Studie in Bezug auf die folgenden Merkmale beschrieben:

Alter, Geschlecht, Bildungsniveau, unkorrigierte, präsentierte und korrigierte Sehschärfe in der Ferne für jedes Auge separat und für beide Augen zusammen, Besitz einer Brille zur Korrektur der Fernsicht und selbstberichteter regelmäßiger Gebrauchsfragebogen zur Sehfunktion (VFQ-25), Urban oder ländlicher Wohnsitz, Einstellungen zur Sehkorrektur, Zugang zu lokalen augenärztlichen Diensten, Vorgeschichte der Inanspruchnahme von augenärztlichen Diensten.

Zahlen (mit Prozentangaben) für binäre und kategoriale Variablen und Mittelwerte (und Standardabweichungen) oder Mediane (mit unteren und oberen Quartilen) für kontinuierliche Variablen werden dargestellt; Es werden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt oder Konfidenzintervalle für Unterschiede zwischen Gruppen bei Basisvariablen berechnet (z. B. in der Mitte der Studie aus der Zwischenanalyse).