屈折と革新的な金融技術で家庭を変える (THRIFT)

背景と理論的根拠: 開発途上国全体でのモバイル バンキング システムの普及により、以前は銀行を利用していなかった人々に、財​​政をデジタルで管理するための便利な方法が提供されました。 バングラデシュ政府は、1998 年に老齢手当 (OAA) と未亡人手当 (WA) プログラムを立ち上げ、OAA の下の高齢者と WA の下の脆弱な女性など、貧しく脆弱な人々に経済的なセーフティ ネットを提供しました。 バングラデシュの成人の半数以上は正式な銀行口座にアクセスできず、銀行口座を持たない人口のほとんどは、世帯の最貧層の 40% に属しています。 モバイルマネーは、bKash などのアプリケーションを通じて、特にコロナウイルスのパンデミックの間、バングラデシュの金融包摂シナリオを改善するための「イノベーション」になりました。 モバイルマネーの利用は、高齢者の技術的認識の欠如と信頼への懸念によって制限されることがよくあります。 李ら。 (2021) バングラデシュ農村部の貧しい世帯のサンプルに対して無作為に抽出した bKash モバイル バンキング アプリケーションを使用するための初期トレーニングとその後の小規模な支援からなる介入を通じて、これらの懸念に対処しました。 彼らは、介入の1年後にbKashを使用したサンプル参加者の間で、農村部の消費が7.5％増加し、極度の貧困が減少し、都市から農村部への送金が26％増加したことを発見しました。 低中所得国 (LMICs) では、モバイル マネー アプリケーションの採用を奨励する実験的研究により、消費の平準化、貯蓄、クレジットへのアクセスが改善されることが示されています。 高齢者にモバイル バンキングを紹介するトレーニング モジュールが、情報と信頼の大きなギャップを埋め、経済的自立を促進するのに役立つという理論を裏付ける証拠があります。 伝統的な共同家族構造が南アジア社会で弱体化するにつれて、高齢者集団の経済的自立の向上は、彼らの機能的自立、医療アクセスのレベル、および精神的幸福を改善する可能性を秘めています. 証拠によると、バングラデシュでは未矯正の老眼がかなりの負担になっていることが示唆されています。 矯正されていない視力の問題は、視覚機能に悪影響を与えることがわかっています。これには、複数の LMIC コンテキストでの高齢者のスマートフォンや携帯電話の使用が含まれます。 また、インドのアッサム州で視覚的に要求の厳しい作業を行っている茶園労働者の生産性に影響を与えることもわかっています. 逆に、老視の矯正は、仕事の生産性やその他の経済的に重要な成果の大幅な改善と関連しています。

提案された THRIFT 試験は、開発途上国の状況において、高齢者や経済的に脆弱な人々の間でモバイル バンキングの 2 つの重要な決定要因を調査する最初のものです。それは、モバイル バンキングの使用についての認識の欠如、および未矯正の加齢に伴う近視の低下、老視です。 この無作為化試験では、研究集団に老眼用のメガネを提供することと、デジタル金融トレーニング モジュールを提供することで、現金の送金、預金、引き出しのためのモバイル バンキングの使用が大幅に改善されるかどうかを評価します。

目的: 提案された RCT 試験の目的は、老眼矯正と基本的なデジタル金融トレーニング (組み合わせた補完的介入) が、デジタル金融サービスのより多くの採用と使用に与える影響 (主要な結果) と、安全のためのその他の福祉への影響 (二次的な結果) を評価することです。 -LMIC の純受益者。

研究計画：

Department of Social Services (DSS) から OAA/WA 受益者のリストが取得され、受益者リストは MOMODa Foundation によって適格性について審査されます。

ソーシャル スクリーニングの同意は、MOMODa Foundation のコミュニティ ヘルス ワーカー (CHW) によって取得され、同意された参加者には一意の参加者識別子 (ID) が割り当てられます。

すべての関連書類が検証され、適格性を確認するために社会的スクリーニングが行われます。

適格な参加者リストは、視力検査の同意を得た後、VisionSpring(VS) チームと共有されます。

VS CHW とプログラム担当者は、老眼診断のためにドアツードアのアイスクリーニングを実施し、資格のある参加者リストを MOMODa Foundation と共有して、ベースライン調査とそれに続く無作為化を進めます。

治療グループは、眼鏡、携帯電話、およびモバイル バンキング アプリケーションの使用方法に関するトレーニングを受けます。 対照群には携帯電話とメガネの処方箋が渡される 対照群には研究の最後に眼鏡が提供される。

VS チームは、参加者ごとに 2 回のフォローアップ訪問を行います。 眼鏡を装着してから 1 か月後に 1 回目の経過観察を行い、眼鏡を装着してから 5 か月後に 2 回目の訪問を行い、眼鏡のコンプライアンスを確認します。

MOMODa Foundation チームは、参加者ごとに 3 回のフォローアップ訪問を行い、提供されたスマートフォンを確認し、参加者がスマートフォンを使用している間の快適さを確認し、参加者がスマートフォンを使用しているかどうかを確認します。

研究の設定:

主な舞台は、バングラデシュのクリグラム、ラルモニルハート、シェルプールの 3 つの地区のうちの 1 つである農村部と都市周辺地域です。 これら 3 つの地区はすべて、ユーザーが携帯電話を使用して支払いや送金を行うことができるモバイル ベースの金融サービス プラットフォームである bKash の集水域です。

募集: これは、バングラデシュ政府の社会福祉省社会サービス局から、クリグラム、ラルモニルハート、シェルプール地区に住む OAA および WA の受給者を特定するリストを受け取ることから始まります。 可能な限り、地域社会のリーダーを通じて受益者との最初の接触が生成されます。 調査員はまず、貧困状態を評価するテストと、トレーニング モジュールを理解し、モバイル デバイスで簡単な金融機能を管理する基本的な能力を確認するための計算能力と器用さのテストを実施します。 比較的裕福な受益者は、手段テストを使用して選別されます。 視力検査およびその他の適格性検査に対する同意を条件として、第 1 段階で適格基準を満たしている回答者は、老視があるかどうかを判断するために視力検査/スクリーニングを受けます。 老視の診断を受けると、すべての包含基準を満たし、除外基準を満たさない個人は、研究について通知され、参加に同意します。 研究への参加に同意した人は、ランダムに研究介入群または対照群に割り当てられます。 VisionSpring と MOMODa Foundation は、眼鏡と携帯電話をそれぞれ分配してから 3 か月後に、順守チェックのために家庭訪問を行います。 エンドライン訪問は、介入の 12 か月後 (受益者が政府から四半期ごとに 4 回の送金を受け取った後) に実施されます。

無作為化と手順 参加者は介入群または対照群のいずれかに無作為に割り当てられます。

前者の参加者には、銀行取引追跡アプリがプリロードされた携帯電話、老眼を矯正する眼鏡、モバイル バンキングのトレーニングが提供されます。

対照グループの参加者は、治療グループと同時に、銀行取引追跡アプリがプリロードされた同じモデルの携帯電話を受け取ります。 トライアルの最後に眼鏡を受け取ります。

分析 ベースラインの人口統計学的および臨床的特徴は、サンプルのすべての参加者について報告されます。 ベースライン特性は、必要に応じて、平均値と標準偏差、中央値と四分位範囲、または数値とパーセンテージによって要約されます。

ほとんどの結果を分析するための治療意図 (ITT) アプローチ。 これには、無作為化された介入の状態、ベースラインで記録された結果レベル、または共分散分析 (ANCOVA) 推定 (利用可能な場合)、およびベースライン制御変数のベクトルに対する懸念の結果の回帰が含まれます。 このベクトルには、年齢、性別、学歴、世帯規模などの制御変数が含まれます。 主な結果で測定されたモバイル バンキングの使用率は、年齢、教育、世帯収入、その他の社会経済的変数に基づいて定義された参加者のグループ間で比較されます。 標準誤差は、この分析のために個々のレベルでクラスター化されます。 ただし、頻度の高い結果変数 (アプリケーションベースの金融取引データなど) は (毎月または毎週) 集計され、エラーは世帯レベルでクラスター化されます。 2 つのグループ間の送金は、ITT メソッドを使用して分析されますが、上記の ANCOVA 仕様は使用されません。 本質的にバイナリである結果変数は、線形確率モデル法を使用して分析されます。

参加者は、試験への参加時に次の特徴に関して説明されます。

年齢、性別、教育レベル、未矯正、提示および矯正された遠方視力を各眼で別々に、両眼を合わせて、遠方視力の矯正用眼鏡の所有および使用の自己申告規則性 視覚機能アンケート (VFQ-25)、アーバンまたは田舎の住居 視力矯正に対する態度 地元のアイケアサービスへのアクセス アイケアサービスの利用歴

二値変数とカテゴリ変数の数値 (パーセンテージ付き) と平均値 (および標準偏差)、または連続変数の中央値 (上下四分位数) が表示されます。統計的有意性のテストは実行されず、ベースライン変数のグループ間の差について計算された信頼区間もありません (たとえば、中間分析からの試行の途中)。