MomConnect의 콘텐츠 전달 모델 테스트 (MQR)
2023년 10월 25일 업데이트: Haijing Huang, IDinsight
전국 산모 메시지 프로그램에서 백신 거부 및 아동 예방접종에 대한 품질 기반 WhatsApp 메시지의 효과 테스트
모바일 건강(mHealth)에 대한 사례는 개인의 건강 결과를 개선하기 위한 소스로서 주목을 받고 있습니다.
mHealth는 의료 지원을 위해 정보통신기술(ICT)을 사용하는 것을 의미합니다.
휴대폰의 편재성과 보급률은 자원이 부족한 의료 생태계에서 가장 큰 잠재적 이익을 얻으면서 시민에게 직접 의료 서비스를 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.
8년 동안 운영되어 현재 128만 명의 엄마들의 임신과 유아 보육을 지원하고 있는 MomConnect는 세계 최대의 산모 건강 메시징 플랫폼 중 하나입니다.
국가 차원에서 구현된 MomConnect는 동종 최초의 국가 규모 mHealth 프로그램으로 인정을 받았으며 수많은 국제 상을 수상했습니다.
WhatsApp에서 제공하는 서비스인 MomConnect는 WhatsApp의 과거 서비스 약관에 의해 제한되었습니다.
현재 형태에서 MomConnect는 다가오는 산전 관리(ANC) 약속을 알림으로써 일주일에 한 번만 어머니와 대화를 시작할 수 있습니다.
최근 WhatsApp 서비스 약관이 변경되어 MomConnect를 포함한 특정 프로그램의 푸시 메시지에 대한 제한이 제거되었습니다.
메시지는 역사적으로 주간 대화 시작으로 제한되었으며 일반적인 관리 알림 스타일 정보만 전달했습니다.
결과적으로 많은 엄마들이 콘텐츠에 최대한 참여하지 못하고 있을 가능성이 있습니다.
어머니의 참여도가 높아지면 중요한 모자 건강 콘텐츠에 노출되는 전체 어머니 수를 줄이는 데 대한 노출과 지식이 크게 늘어날 수 있습니다.
업데이트된 서비스 약관을 통해 엄마들의 참여를 유도하는 다양한 방법을 테스트할 수 있는 기회가 생겼습니다.
이 연구는 무작위 대조 시험(RCT)을 통해 건강한 행동에 대한 핵심 지식과 채택에 대한 세 가지 새로운 행동 정보 프로그램 모델의 상대적 효과를 평가할 것을 제안합니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
8867
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Philipp M Kastrau, PhD
- 전화번호: +254746649552
- 이메일: philipp.kastrau@idinsight.org
연구 연락처 백업
- 이름: Crystal H Huang, PhD
- 이메일: crystal.huang@idinsight.org
연구 장소
-
-
-
Cape Town, 남아프리카
- 모병
- Reach Digital Health (formerly Praekelt.org)
-
연락하다:
- Jane Passmore
- 전화번호: +27114829775
- 이메일: jane@reachdigitalhealth.org
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 18세 이상의 임산부는 임신 16~30주 사이에 MomConnect에 가입합니다.
제외 기준:
- 다른 모든
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 약속 알림 모델
이것은 현재 MomConnect WhatsApp 모델(컨트롤)입니다.
산모들은 다가오는 진료소 예약을 상기시켜 주는 주간 대화 시작 메시지를 받으며, 산모가 약속 알림에 응답한 후에만 보다 포괄적이고 관련성이 높은 산모 건강 정보를 제공합니다.
|
MomConnect 모델의 영향은 무작위 대조 시험(RCT)을 사용하여 평가됩니다.
무작위 배정은 개인 수준에서 이루어지며, 여기서 개인은 의료 시설에서 MomConnect에 등록할 때 사용된 고유 전화번호로 정의되는 "고유 사용자"를 의미합니다.
대조군과 치료 할당을 무작위화하면 연구 그룹이 예상되는 관찰 가능한 특성과 관찰 불가능한 특성 측면에서 비교할 수 있게 됩니다.
따라서 통계적 추론은 개입 종료 시 결과 변수의 차이가 우연과 비교하여 개입으로 인해 발생했을 가능성을 밝힐 수 있습니다.
우리는 또한 실험의 다양한 부문 간의 다양한 결과에 대한 치료 효과를 연구할 것입니다. 다양한 치료 부문의 결과 또는 대조군의 결과를 치료 부문의 결과와 비교하면 앞서 언급한 연구 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.
|
|
실험적: 관련 콘텐츠 모델(WhatsApp)
산모들은 WhatsApp을 통해 주간 대화 시작 메시지를 받습니다. 여기에는 임신/산후 단계와 관련된 일부 산모 및 유아 건강 정보와 함께 병원 예약 알림이 모두 포함되어 있습니다.
또한 산모의 임신 주와 관련된 "자주 묻는 질문"(FAQ) 목록이 제공되어 산모가 관련 산모 건강 정보 주제에 더 많이 참여할 수 있습니다.
|
MomConnect 모델의 영향은 무작위 대조 시험(RCT)을 사용하여 평가됩니다.
무작위 배정은 개인 수준에서 이루어지며, 여기서 개인은 의료 시설에서 MomConnect에 등록할 때 사용된 고유 전화번호로 정의되는 "고유 사용자"를 의미합니다.
대조군과 치료 할당을 무작위화하면 연구 그룹이 예상되는 관찰 가능한 특성과 관찰 불가능한 특성 측면에서 비교할 수 있게 됩니다.
따라서 통계적 추론은 개입 종료 시 결과 변수의 차이가 우연과 비교하여 개입으로 인해 발생했을 가능성을 밝힐 수 있습니다.
우리는 또한 실험의 다양한 부문 간의 다양한 결과에 대한 치료 효과를 연구할 것입니다. 다양한 치료 부문의 결과 또는 대조군의 결과를 치료 부문의 결과와 비교하면 앞서 언급한 연구 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.
|
|
실험적: 관련 콘텐츠 모델(SMS)
산모들은 SMS당 각각 160자로 된 대화 시작 메시지를 매주 두 번 받습니다. 이 메시지에는 병원 예약 알림은 물론 임신 단계나 아기 연령과 관련된 산모 및 유아 건강 정보가 모두 포함되어 있습니다.
산모는 USSD를 통해 임신 주와 관련된 자주 묻는 질문 목록에 액세스할 수 있습니다.
|
MomConnect 모델의 영향은 무작위 대조 시험(RCT)을 사용하여 평가됩니다.
무작위 배정은 개인 수준에서 이루어지며, 여기서 개인은 의료 시설에서 MomConnect에 등록할 때 사용된 고유 전화번호로 정의되는 "고유 사용자"를 의미합니다.
대조군과 치료 할당을 무작위화하면 연구 그룹이 예상되는 관찰 가능한 특성과 관찰 불가능한 특성 측면에서 비교할 수 있게 됩니다.
따라서 통계적 추론은 개입 종료 시 결과 변수의 차이가 우연과 비교하여 개입으로 인해 발생했을 가능성을 밝힐 수 있습니다.
우리는 또한 실험의 다양한 부문 간의 다양한 결과에 대한 치료 효과를 연구할 것입니다. 다양한 치료 부문의 결과 또는 대조군의 결과를 치료 부문의 결과와 비교하면 앞서 언급한 연구 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.
|
|
실험적: 관련 콘텐츠 + 탐색 가능한 콘텐츠 모델
이는 약속 알림, 임상 정보, 탐색 가능한 메뉴 및 관련 단계 기반 주제에 대한 프롬프트를 포함하여 WhatsApp(RCM+BCM)의 관련 콘텐츠와 탐색 가능한 콘텐츠 모델의 조합입니다.
어머니들은 매주 대화 시작 메시지를 받습니다.
|
MomConnect 모델의 영향은 무작위 대조 시험(RCT)을 사용하여 평가됩니다.
무작위 배정은 개인 수준에서 이루어지며, 여기서 개인은 의료 시설에서 MomConnect에 등록할 때 사용된 고유 전화번호로 정의되는 "고유 사용자"를 의미합니다.
대조군과 치료 할당을 무작위화하면 연구 그룹이 예상되는 관찰 가능한 특성과 관찰 불가능한 특성 측면에서 비교할 수 있게 됩니다.
따라서 통계적 추론은 개입 종료 시 결과 변수의 차이가 우연과 비교하여 개입으로 인해 발생했을 가능성을 밝힐 수 있습니다.
우리는 또한 실험의 다양한 부문 간의 다양한 결과에 대한 치료 효과를 연구할 것입니다. 다양한 치료 부문의 결과 또는 대조군의 결과를 치료 부문의 결과와 비교하면 앞서 언급한 연구 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
ANC 방문
기간: 배송 예정일로부터 7주 후에 실시한 전화 조사 기준
|
WHO가 권장하는 대로 여성이 임신 중에 최소 8회 ANC 방문에 참석했는지 여부를 측정하는 이진 지표
|
배송 예정일로부터 7주 후에 실시한 전화 조사 기준
|
|
예방접종 보장
기간: 배송 예정일로부터 7주 후에 실시한 전화 조사 기준
|
신생아가 출생 시 및 출생 후 6주 동안 권장되는 6가지 예방접종을 모두 받았는지 여부를 측정하는 이진 지표
|
배송 예정일로부터 7주 후에 실시한 전화 조사 기준
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
지식/태도 지수
기간: 배송 예정일로부터 7주 후에 실시한 전화 조사 기준
|
식이요법, 모유수유, 빈혈에 대한 지식/태도를 포함합니다.
|
배송 예정일로부터 7주 후에 실시한 전화 조사 기준
|
|
행동지수
기간: 배송 예정일로부터 7주 후에 실시한 전화 조사 기준
|
산전 진료 방문, 식이 요법, 임신 준비, 모유 수유, 빈혈 및 어린이 예방 접종과 관련된 행동이 포함됩니다.
|
배송 예정일로부터 7주 후에 실시한 전화 조사 기준
|
|
사용자 경험
기간: 백엔드 데이터는 사용자의 플랫폼 사용 전반에 걸쳐 수집됩니다. 배송 예정일로부터 7주 후에 실시된 전화 설문조사를 기반으로 한 설문조사 데이터
|
사용자가 MomConnect 플랫폼과 상호 작용하는 방식에 대한 WhatsApp 백엔드 데이터 및 설문 조사 데이터가 포함됩니다.
|
백엔드 데이터는 사용자의 플랫폼 사용 전반에 걸쳐 수집됩니다. 배송 예정일로부터 7주 후에 실시된 전화 설문조사를 기반으로 한 설문조사 데이터
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2023년 5월 30일
기본 완료 (추정된)
2024년 2월 29일
연구 완료 (추정된)
2024년 2월 29일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 8월 16일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 8월 16일
처음 게시됨 (실제)
2022년 8월 18일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 10월 27일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 10월 25일
마지막으로 확인됨
2023년 10월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 008 (기타 식별자: Nahrain Medical Research Collective (NMRC))
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .