mHealth - インドの子供の栄養を改善するための新しいアプローチ (mHealth)

目的と目的

この研究は、ICDS プログラムの CF コンポーネントを強化するための mHealth 介入を開発、設計、試験的に実施することを目的としています。 具体的な目的は次のとおりです。

1.1. ICDS プログラム内で CF カウンセリングを提供するプロセスを促進するために携帯電話を使用する実現可能性、受け入れ可能性、および最良の手段について、介護者、AWW、およびその他の関連する ICDS 職員の見解を調査する。

1.2. 既存の証拠と介護者、AWW、およびその他の関連する ICDS 職員の見解に基づいて、ICDS プログラムの CF コンポーネントを強化するための、状況に応じた適切かつ持続可能な mHealth 介入を設計する。

1.3. mHealth 介入のパイロット テストと改良。

研究デザイン

mHealth の介入により、ICDS プログラムの CF コンポーネントが強化される可能性があることが予想されます。 したがって、定性的および定量的戦略を使用して、ICDS プログラム内の次の 3 つの障壁に対処するよう努める mHealth 介入を開発、設計、試行します：（i）不適切な食事習慣、（ii）3 歳未満の子供を対象としない、 (iii) AWW の監督が不十分であり、管理できない作業負荷。

フォーカスグループディスカッション（FGD）と詳細なインタビュー（IDI）は、AWW、他の関連するICDS職員、および生後9～11か月の子供の母親/養育者とともに研究現場で実施され、実現可能性、受容性、および使用の最良の手段を評価します。携帯電話を使用して、CF カウンセリングを提供するプロセスを促進し、AWW の監督と作業負荷を改善します。 乳児の食事の変化も、24 時間の食事のリコールを使用して評価されます。 この乳児年齢グループは、生後 9 ～ 11 か月の乳児が年長児と比較してより大きな栄養上の利点を示す可能性が高く、より若い年齢グループよりも CF 摂取量が確立されているため選択されました（例: 6～8 か月）、補完的な食品を食べるようになる可能性が高くなります。

記述データを得るために、社会人口統計に関するアンケートも AWW、ICDS 職員、母親/介護者に実施されます。 調査結果は、mHealth 介入を開発するための介入設計ワークショップで提示され、パイロット テストと改良が行われます。

複雑な介入を検討するには、混合方法の研究をお勧めします。 したがって、研究目的に対処するために定量的および定性的方法が使用されます。 この調査では、現在の行動をより広範に理解し、主要な影響力を持つ人物を特定し、さまざまな観点から行動変化の促進要因と障壁を理解するために、幅広い回答者を利用します。 サンプルサイズは飽和サンプリング、つまり新しい情報が発見されなくなるまで調査を続けることによって決定されます。

サンプリング戦略

AWW、関連する ICDS 職員、および生後 9 ～ 11 か月の子供の母親/介護者は、調査対象地域から目的を持って選ばれます。 選択基準は、参加者が ICDS プログラム内の栄養カウンセリングに参加していることです。 研究チームは代表性ではなく包括性を目指しているため、サンプリングは目的を持ったものになります。 FGD と IDI の数は、データが飽和状態に達するまでに必要な数に依存します。つまり、繰り返し行われて新しい素材やテーマが出現しなくなることです。 FGD および IDI における AWW およびその他の関連 ICDS 職員の特徴は、栄養メッセージの推進に関与する可能性のある AWW およびその他の関連 ICDS 職員の多様性と幅広さを反映するものとなります。 FGD および IDI における母親/介護者の特徴は、栄養に関するメッセージを受け取る潜在的な母親/介護者の多様性と幅広さも反映します。

メソッド

目標 1.1: CF カウンセリングに携帯電話を使用する実現可能性、受け入れ可能性、および最適な手段を評価する

FGD 1.1.1 および FGD 1.1.2 訓練を受けたファシリテーターと、現地の言語に堪能な転写担当者とともに行われます。 AWW、関連する ICDS 職員、および母親/介護者が、ICDS プログラム内で CF カウンセリングを提供するプロセスを促進するために携帯電話を使用する実現可能性、受け入れ可能性、および最良の方法に関する質問に答えます。 自由形式の質問が行われ、その後、研究課題に関連する具体的な質問が続きます。 FGD はデジタルレコーダーで記録されます。

QQ 1.1.1、 QQ 1.2.2 および QQ 1.2.3 は、必要に応じて現地の言語に翻訳されます。 母親/介護者は、社会人口統計情報に関する面接官のアンケートに回答します。 携帯電話に関する質問は、研究 2 に情報を提供するために、現地の言語に堪能な訓練を受けた面接官によっても質問されます。AWW およびその他の関連 ICDS 職員は、携帯電話の使用状況、職業上の経験、および社会人口統計情報に関する自己記入式のアンケートに回答します。

目標 1.2: ICDS プログラムの CF コンポーネントを強化するための mHealth 介入を設計する

ICDS システム内での携帯電話の潜在的な使用に関するデータは、介入開発ワークショップで提示され、利害関係者と関連専門家が形成的研究の結果をレビューし、mHealth 介入の内容と構造について決定を下します。 出力には次のものが含まれます。

• 行動変容戦略
• mHealth 介入戦略と構成要素（対象者と方法を含む）
• 介入の概念的枠組み

マニュアル、プロトコル、創造的な概要などの介入資料は、介入デザインワークショップ後に必要に応じて作成されます。 関連する介入コンポーネントも、パイロット介入の前に試行されます。

このワークショップの結果は完全に証拠に基づいていることに注意してください。つまり、AWW を持つ FGD、その他の関連する ICDS 職員、および母親/介護者からのデータが収集および分析されるまで、mHealth 介入の潜在的な設計についてさらなる詳細を提供することはできません。

目標 1.3: mHealth 介入のパイロット テストと改良

mHealth 介入は、介入設計ワークショップで選択および開発されたすべての運用要素をテストするために、関連する ICDS 職員および母親/介護者とともにパイロット テストおよび改良が行われます。 このパイロット研究では、介入のパイロットテストを行うために、介入デザインに応じて参加者（母親/介護者、AWW、および/またはその他の関連する ICDS 職員）を研究施設から意図的に選択します。

AWW は、携帯電話を使ったパイロット テストを実施する前に、カウンセリング メッセージに関するトレーニングを受けます。 パイロット テストは、目的を持って選ばれた約 72 人の参加者を対象に 6 週間にわたって行われます。 幼児の食事の変化は、パイロット研究の前後に母親/介護者に投与することによって測定されます。 プロセス評価ツールは、コンテキスト、プロトコールへの忠実度、用量、実施の促進要因と障壁を測定するためにも使用されます。

パイロット テスト期間の終了時に、研究参加者は IDI を使用して、次の指標に関するデータを収集します。

• 実現可能性 (メッセージや電話の頻度とタイミングを含む)
• 受容性
• わかりやすさ
• メッセージのトーン
• バリア
• 促進要因
• 修正

IDI の数は、データが飽和状態に達するまでに必要な数によって異なります。つまり、繰り返し行われて新しい素材やテーマが出現しなくなることです。 IDI の参加者の特徴は、パイロット研究で携帯電話をテストするために募集された研究参加者の多様性と幅広さを反映します。

QQ は、研究参加者とともに社会人口統計情報を収集するためにも使用されます。 提案された両方の研究地で識字率が低いため、母親/介護者が研究に参加している場合は、面接官が管理する QQ が使用されます。

これらのデータは、この環境で mHealth 介入を実施する成功と課題、そして補完的な摂食カウンセリングを提供するために ICDS プログラムやその他の環境でどのように使用される可能性があるかを説明することを目的として収集されます。 これらは、mHealth 介入をさらに改良するために使用されます。

データを収集するためのサンプリング戦略、QQ、フォームなどの詳細なプロトコルは、介入設計ワークショップで状況に応じた mHealth 介入が開発されると最終決定されます。

データ分析

定量的データ分析

この研究における定量的データ収集方法には、QQ と 24 時間リコールが含まれます。 すべての定量的データは二重入力され、範囲と一貫性のチェックを使用してデータ入力エラーが特定されます。 データがクリーンアップされた後、分析のために STATA 11 ソフトウェアに転送されます。 食事データは、Microsoft Excel を使用して開発された特定の食事プログラムで分析されます。 必要に応じて、連続変数のカテゴリが生成されます。 データは、数値、グラフ、表形式の方法を使用して分析され、表現されます。 FBRを母親/養育者とともに検査する場合（目的1.3）、乳児の食事の変化を推定するために、対応のあるt検定を使用して、すべての食事結果の95％CIで平均値の差を特定します。 差は P< 0.05 で有意とみなされます。 統計は説明目的に使用されます。つまり、研究対象母集団は割合、平均値などで表され、パイロットテストからの食事データは平均値と標準偏差で表されます。

定性的データ分析

この研究は、mHealth 介入を開発、実装、評価する方法についての洞察を得るために、FGD、IDI、およびさまざまな段階での構造化された観察に大きく依存します。 定性分析は反復的に行われるため、データ収集とともに進化します。 NVivo 8 ソフトウェアは、すべての FGD および IDI トランスクリプトを英語に翻訳した後に保存し、コーディングするために使用されます。 FGD および IDI 記録の内容は、FBR および栄養カウンセリングのための携帯電話の使用に対する ICDS 職員および母親/介護者の反応の範囲を特定します。 FDG と IDI のコーディングには、テーマ別アプローチが使用されます。最初は無料のコーディングから始まり、テーマをカテゴリーに分類するという最終的な目標を達成します。 これらの規範の一部は、栄養カウンセリング介入とインドにおける ICDS プログラムの現状に関する文献レビューから明らかになった所定のテーマに基づいています。 このプロセスでは、コーディングが完全に帰納的であるグラウンデッド セオリー アプローチは使用されません。11 ただし、すべての質的データはコード化され、事前に概念化されたフレームワークに影響を与える予期しない新しいテーマが出現する可能性があります。

データの信頼性を確立するには、データの三角測量が重要です。 12 したがって、すべての FGD と IDI からのデータが相互に比較され、不一致と完全性がチェックされます。 そうすることで、学生はデータの最も「正しい」解釈を確認することができます。 すべての結論は、信頼性をさらに高めるため、正確性を確認するために主要な研究スタッフに提示されます。