mHealth - 인도 아동 영양 개선을 위한 새로운 접근 방식 (mHealth)

목표와 목적

이 연구는 ICDS 프로그램의 CF 구성 요소를 강화하기 위해 mHealth 개입을 개발, 설계 및 파일럿하는 것을 목표로 합니다. 구체적인 목표는 다음을 추구합니다.

1.1. 간병인, AWW 및 기타 관련 ICDS 직원의 타당성, 수용 가능성 및 ICDS 프로그램 내에서 CF 상담을 제공하는 프로세스를 촉진하기 위해 휴대 전화를 사용하는 최선의 방법에 대한 견해를 탐색합니다.

1.2. 간병인, AWW 및 기타 관련 ICDS 직원의 기존 증거 및 견해를 기반으로 ICDS 프로그램의 CF 구성 요소를 강화하기 위해 상황에 따라 적절하고 지속 가능한 mHealth 개입을 설계합니다.

1.3. 파일럿 테스트 및 mHealth 개입 개선.

연구 설계

mHealth 개입이 잠재적으로 ICDS 프로그램의 CF 구성 요소를 강화할 수 있을 것으로 예상됩니다. 따라서 ICDS 프로그램 내에서 다음과 같은 세 가지 장벽을 해결하기 위해 노력하는 mHealth 개입을 개발, 설계 및 시범 운영하기 위해 질적 및 양적 전략이 사용될 것입니다. (iii) 열악한 AWW 감독 및 관리할 수 없는 작업량.

포커스 그룹 토론(FGD) 및 심층 인터뷰(IDI)는 AWW, 기타 관련 ICDS 직원 및 9-11개월 아동의 어머니/보호자와 함께 연구 현장에서 수행되어 타당성, 수용 가능성 및 사용의 최선의 수단을 평가합니다. CF 상담을 제공하고 AWW 감독 및 작업량을 개선하는 프로세스를 용이하게 하기 위한 휴대전화. 유아 식단의 모든 변화는 24시간 식단 회상을 사용하여 평가됩니다. 이 영아 연령 그룹은 9-11개월 영아가 더 큰 영아와 비교했을 때 더 큰 영양적 이점을 보여줄 가능성이 있고 어린 연령 그룹(예: 6-8개월) 보완 식품 섭취로 전환할 가능성이 더 높습니다.

사회-인구학적 설문지는 또한 기술 데이터를 위해 AWW, ICDS 직원 및 어머니/간병인에게 관리될 것입니다. 조사 결과는 mHealth 개입을 개발하기 위한 개입 설계 워크숍에서 제시될 것이며, 이후 파일럿 테스트를 거쳐 개선될 것입니다.

복잡한 개입을 탐색하려면 혼합 방법 연구가 권장됩니다. 따라서 연구 목적을 다루기 위해 양적 및 질적 방법이 사용될 것입니다. 이 연구는 광범위한 응답자를 사용하여 현재 행동에 대한 폭 넓은 이해를 얻고, 주요 영향 요인을 식별하고, 다양한 관점에서 행동 변화에 대한 촉진제와 장벽을 이해합니다. 샘플 크기는 포화 샘플링, 즉 새로운 정보가 발견되지 않을 때까지 계속 조사하여 결정됩니다.

샘플링 전략

AWW, 관련 ICDS 직원 및 9-11개월 아동의 어머니/보호자는 연구 영역에서 의도적으로 선택됩니다. 선택 기준은 참가자가 ICDS 프로그램 내에서 영양 상담에 참여하는 것입니다. 샘플링은 연구팀이 대표성이 아닌 포용성을 목표로 하기 때문에 목적이 있을 것입니다. FGD 및 IDI의 수는 데이터 포화에 도달하는 데 필요한 수, 즉 반복되고 새로운 자료나 주제가 나타나지 않는 데 필요한 수에 따라 달라집니다. FGD 및 IDI의 AWW 및 기타 관련 ICDS 직원의 특성은 잠재적 AWW 및 영양 메시지 홍보와 관련된 기타 관련 ICDS 직원의 다양성과 폭을 반영합니다. FGD 및 IDI의 어머니/간병인의 특성은 영양 메시지를 받는 잠재적인 어머니/간병인의 다양성과 폭을 반영합니다.

행동 양식

목표 1.1: CF 상담을 위해 휴대전화를 사용하는 타당성, 수용 가능성 및 최상의 수단 평가

FGD 1.1.1 및 FGD 1.1.2 숙련된 조력자와 현지 언어를 유창하게 구사할 수 있는 사람과 함께 진행됩니다. AWW, 관련 ICDS 직원 및 어머니/간병인은 ICDS 프로그램 내에서 CF 상담을 제공하는 프로세스를 용이하게 하기 위해 휴대 전화를 사용하는 타당성, 수용 가능성 및 최선의 방법에 대한 질문에 답변할 것입니다. 개방형 질문을 한 다음 연구 질문과 관련된 특정 프롬프트가 이어집니다. FGD는 디지털 레코더로 기록됩니다.

QQ 1.1.1, QQ 1.2.2 및 QQ 1.2.3은 필요에 따라 현지 언어로 번역됩니다. 어머니/간병인은 사회-인구학적 정보에 대해 면접관이 관리하는 설문지에 답할 것입니다. 연구 2에 정보를 제공하기 위해 현지 언어를 유창하게 구사하는 숙련된 면접관이 휴대전화에 대한 질문도 할 것입니다. AWW 및 기타 관련 ICDS 담당자는 휴대전화 사용, 직업 경험 및 사회 인구학적 정보에 대한 자가 관리 설문지에 답할 것입니다.

목표 1.2: ICDS 프로그램의 CF 구성 요소를 강화하기 위한 mHealth 개입 설계

ICDS 시스템 내 휴대전화의 잠재적인 사용에 대한 데이터는 개입 개발 워크숍에서 제시되며 이해 관계자와 관련 전문가는 형성 연구 결과를 검토하고 mHealth 개입의 콘텐츠 및 구조에 대한 결정을 내립니다. 출력에는 다음이 포함됩니다.

• 행동 변화 전략
• 모바일 헬스 개입 전략 및 구성요소(대상 대상 및 방법 포함)
• 개입의 개념적 틀

매뉴얼, 프로토콜 및 크리에이티브 브리핑을 포함한 개입 자료는 개입 디자인 워크숍 후 필요에 따라 작성됩니다. 파일럿 개입 이전에 관련 개입 구성 요소도 시험해 볼 것입니다.

이 워크샵의 결과는 전적으로 증거 중심적이라는 점에 유의해야 합니다. 즉, AWW가 있는 FGD, 기타 관련 ICDS 직원 및 어머니/간병인의 데이터를 수집하고 분석할 때까지 mHealth 개입의 잠재적 설계에 대해 더 자세한 정보를 제공할 수 없습니다.

목표 1.3: 모바일 헬스 개입 시범 테스트 및 개선

mHealth 개입은 개입 설계 워크숍에서 선택 및 개발된 모든 운영 요소를 테스트하기 위해 관련 ICDS 직원 및 산모/간병인과 함께 파일럿 테스트 및 개선될 것입니다. 이 파일럿 연구는 연구 사이트에서 개입을 파일럿 테스트하기 위해 의도적으로 참여자(어머니/간병인, AWW 및/또는 개입 설계에 따라 기타 관련 ICDS 직원)를 선택합니다.

AWW는 휴대전화로 파일럿 테스트를 실시하기 전에 상담 메시지에 대한 교육을 받습니다. 파일럿 테스트는 의도적으로 선택된 참가자 약 72명과 함께 6주 동안 진행됩니다. 파일럿 연구 전후에 파일럿 연구에서 어머니/간병인에게 투여하여 영아 식단의 모든 변화를 측정합니다. 프로세스 평가 도구는 컨텍스트, 프로토콜에 대한 충실도, 용량, 촉진제 및 구현 장벽을 측정하는 데에도 사용됩니다.

파일럿 테스트 기간이 끝나면 IDI는 연구 참가자와 함께 다음 지표에 대한 데이터를 수집하는 데 사용됩니다.

• 타당성(메시지 및/또는 전화 통화의 빈도 및 시기 포함)
• 수용성
• 이해력
• 메시지 톤
• 장벽
• 촉진 요인
• 수정

IDI의 수는 데이터 포화에 도달하는 데 필요한 수에 따라 달라집니다. 즉, 반복되고 새로운 자료나 주제가 나타나지 않습니다. IDI의 참가자 특성은 파일럿 연구에서 휴대폰을 테스트하기 위해 모집된 연구 참가자의 다양성과 폭을 반영합니다.

QQ는 또한 연구 참가자와 함께 사용되어 사회 인구학적 정보를 수집합니다. 면접관이 관리하는 QQ는 제안된 두 연구 사이트 모두에서 문맹률이 낮기 때문에 어머니/간병인이 연구에 참여하는 경우 함께 사용됩니다.

이러한 데이터는 이 설정에서 mHealth 개입을 구현하는 데 따른 성공과 어려움을 설명하고 ICDS 프로그램 및 기타 설정에서 보완적인 수유 상담을 제공하기 위해 잠재적으로 어떻게 사용될 수 있는지 설명하기 위해 수집됩니다. 그들은 mHealth 개입을 더욱 정교하게 만드는 데 사용될 것입니다.

개입 설계 워크숍에서 상황별 mHealth 개입이 개발되면 샘플링 전략, QQ 및 데이터 수집 양식을 포함한 세부 프로토콜이 확정됩니다.

데이터 분석

정량적 데이터 분석

이 연구의 정량적 데이터 수집 방법에는 QQ와 24시간 회상이 포함됩니다. 모든 정량적 데이터는 이중 입력되며 데이터 입력 오류는 범위 및 일관성 검사를 사용하여 식별됩니다. 데이터가 정리된 후 분석을 위해 STATA 11 소프트웨어로 전송됩니다. 식이 데이터는 Microsoft Excel을 사용하여 개발된 특정 다이어트 프로그램에서 분석됩니다. 필요에 따라 연속 변수에 대한 범주가 생성됩니다. 데이터는 수치, 그래픽 및 표 방식을 사용하여 분석 및 표시됩니다. 어머니/간병인과 함께 FBR을 테스트할 때 유아 식이의 변화를 추정하기 위해(목표 1.3), 모든 식이 결과에 대해 95% CI로 평균의 차이를 식별하기 위해 대응 t-테스트를 ​​사용합니다. 차이는 P< 0.05에서 중요한 것으로 간주됩니다. 통계는 설명 목적으로 사용됩니다. 즉, 연구 모집단은 비율, 평균 등으로 표시되고 파일럿 테스트의 식이 데이터는 평균 및 표준 편차로 표시됩니다.

정성적 데이터 분석

이 연구는 mHealth 개입을 개발, 구현 및 평가하는 방법에 대한 통찰력을 얻기 위해 다양한 단계에서 FGD, IDI 및 구조화된 관찰에 크게 의존할 것입니다. 질적 분석은 반복적이므로 데이터 수집과 함께 발전합니다. NVivo 8 소프트웨어는 영어로 번역된 후 모든 FGD 및 IDI 기록을 저장하고 코딩하는 데 사용됩니다. FGD 및 IDI 성적표의 내용은 FBR에 대한 ICDS 직원 및 어머니/간병인의 반응 범위와 영양 상담을 위한 휴대폰 사용을 식별합니다. 테마를 범주로 분류하는 궁극적인 목표로 초기 무료 코딩부터 시작하여 FDG 및 IDI를 코딩하는 데 주제별 접근 방식이 사용됩니다. 부분적으로 이러한 코드는 영양 상담 중재 및 인도 ICDS 프로그램의 현재 상태에 대한 문헌 검토에서 나오는 미리 결정된 주제를 기반으로 합니다. 이 프로세스는 코딩이 전적으로 귀납적인 근거 이론 접근 방식을 사용하지 않습니다.11 그러나 모든 정성적 데이터는 미리 개념화된 프레임워크에 영향을 미칠 예상치 못한 새로운 주제의 출현을 허용하도록 코딩됩니다.

데이터의 신뢰도를 확립하기 위해서는 데이터의 삼각측량이 중요합니다. 12 따라서 모든 FGD 및 IDI의 데이터는 불일치와 완전성에 대해 서로 비교 및 ​​확인됩니다. 이렇게 하면 학생이 데이터의 가장 "정확한" 해석을 ​​확인하는 데 도움이 됩니다. 모든 결론은 신뢰성을 더욱 향상시키기 위해 정확성을 위해 주요 연구 직원에게 제시될 것입니다.