MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3034551506 · doi:10.1186/s40359-020-00427-z

Autism Spectrum Social Stories In Schools Trial 2 (ASSSIST2): study protocol for a randomised controlled trial analysing clinical and cost-effectiveness of Social Stories™ in primary schools

2020· article· en· W3034551506 sur OpenAlexaff
Barry Wright, Catarina Teige, Judith Watson, Rachel Hodkinson, David Marshall, Danielle Varley, Victoria Allgar, Laura Mandefield, Steve Parrott, Ellen Kingsley, Rebecca Hargate, Natasha Mitchell, Shehzad Ali, Dean McMillan, Han-I Wang, Catherine Hewitt

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionAutismIntervention (counseling)Informed consentResearch ethicsCluster randomised controlled trialPsychologyMedicineAutism spectrum disorderClinical trialProtocol (science)Family medicineAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interventions designed to support children with a diagnosis of Autism Spectrum Conditions (ASC) can be time consuming, needing involvement of outside experts. Social Stories™ are a highly personalised intervention aiming to give children with ASC social information or describing an otherwise difficult situation or skill. This can be delivered daily by staff in education settings. Studies examining Social Story™ use have yielded mostly positive results but have largely been single case studies with a lack of randomised controlled trials (RCTs). Despite this numerous schools are utilising Social Stories™, and a fully powered RCT is timely. METHODS: A multi-site pragmatic cluster RCT comparing care as usual with Social Stories™ and care as usual. This study will recruit 278 participants (aged 4-11) with a clinical diagnosis of ASC, currently attending primary school in the North of England. Approximately 278 school based staff will be recruited to provide school based information about participating children with approximately 140 recruited to deliver the intervention. The study will be cluster randomised by school. Potential participants will be screened for eligibility prior to giving informed consent. Follow up data will be collected at 6 weeks and 6 months post randomisation and will assess changes in participants' social responsiveness, goal based outcomes, social and emotional health. The primary outcome measure is the Social Responsiveness Scale Second Edition (SRS-2) completed by school based staff at 6 months. Approvals have been obtained from the University of York's Research Governance Committee, Research Ethics Committee and the Health Research Authority. Study results will be submitted for publication in peer-reviewed journals and disseminated to participating families, educational staff, local authority representatives, community groups and Patient and Participant Involvement representatives. Suggestions will be made to NICE about treatment evidence dependent on findings. DISCUSSION: This study addresses a much used but currently under researched intervention and results will inform school based support for primary school children with a diagnosis of ASC. TRIAL REGISTRATION: The trial is registered on the ISRCTN registry (registration number: ISRCTN11634810). The trial was retrospectively registered on 23rd April 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,016

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC PsychologyMême sujetAutism Spectrum Disorder ResearchTravaux en français237 207