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Enregistrement W2995888495 · doi:10.1186/s13063-019-3747-z

Protocol for a partially nested randomized controlled trial to evaluate the effectiveness of the Scleroderma Patient-centered Intervention Network Support Group Leader EDucation (SPIN-SSLED) Program

2019· article· en· W2995888495 sur OpenAlexafffund
Brett D. Thombs, Kylene Aguila, Laura Dyas, Marie‐Eve Carrier, Claire Fedoruk, Linda Horwood, Mara Cañedo-Ayala, Maureen Sauvé, Linda Kwakkenbos, Vanessa L. Malcarne, Ghassan El‐Baalbaki, Sandra Peláez, Kerri Connolly, Marie Hudson, Robert W. Platt

Notice bibliographique

RevueTrials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMultiple Sclerosis Society of CanadaMcGill UniversityMcGill University Health CentreJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchScleroderma Society of OntarioMitacs
Mots-clésMedicineProtocol (science)Randomized controlled trialIntervention (counseling)Physical therapyGroup (periodic table)Alternative medicineFamily medicineInternal medicinePathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Some people with rare diseases rely on peer-led support groups for disease-specific education and emotional and practical support. Systemic sclerosis (SSc), or scleroderma, is a rare autoimmune connective tissue disease. Many people with SSc cannot access support groups, and, when support groups exist, they may not be sustained due to challenges that could be addressed via leader training. The Scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN), along with SSc patient organization partners, developed a training program for SSc patient support group leaders, the Scleroderma Support group Leader EDucation (SPIN-SSLED) Program. We recently completed a feasibility trial in which we successfully delivered the program to two groups of support group leaders who reported a high level of satisfaction with the program and its delivery. The primary objective of the full-scale SPIN-SSLED trial is to evaluate the effect of the program on support group leaders' self-efficacy for carrying out their leadership role. Secondary objectives include evaluating effects on leader burnout, leader satisfaction (participation efficacy), and emotional distress. METHODS/DESIGN: The SPIN-SSLED trial is a pragmatic randomized controlled trial (RCT) in which 180 support group leaders will be randomly allocated to training groups of 6 participants each or to a waitlist control. We will use a partially nested RCT design to reflect dependence between individuals in training groups, but not in the waitlist control. Participants allocated to the training program will receive the 13-module SPIN-SSLED Program, delivered via webinar over the course of 3 months in weekly 60-90-min sessions. The primary outcome is leader self-efficacy, measured by the Scleroderma Support Group Leader Self-efficacy Scale post-intervention. Secondary outcomes are leader self-efficacy at 3 months post-intervention, and leader burnout, volunteer job satisfaction (participation efficacy), and emotional distress post-intervention and at 3 months post-intervention. DISCUSSION: The SPIN-SSLED trial will test whether a training program for SSc patient support group leaders increases the self-efficacy of group leaders to carry out leadership tasks. The program has the potential to significantly improve the effectiveness and sustainability of existing SSc support groups, to increase the number of available support groups, and to be adapted for other chronic diseases. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT03965780. Registered on 29 May 2019.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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