Feasibility and diagnostic accuracy of Telephone Administration of an adapted wound heaLing QuestiONnaire for assessment for surgical site infection following abdominal surgery in low and middle-income countries (TALON): protocol for a study within a trial (SWAT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical site infection is the most common complication of abdominal surgery, with a global impact on patients and health systems. There are no tools to identify wound infection that are validated for use in the global setting. The overall aim of the study described in this protocol is to evaluate the feasibility and validity of a remote, digital pathway for wound assessment after hospital discharge for patients in low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: A multi-centre, international, mixed-methods study within a trial, conducted in two stages (TALON-1 and TALON-2). TALON-1 will adapt and translate a universal reporter outcome measurement tool (Bluebelle Wound Healing Questionnaire, WHQ) for use in global surgical research (SWAT store registration: 126) that can be delivered over the telephone. TALON-2 will evaluate a remote wound assessment pathway (including trial retention) and validate the diagnostic accuracy of this adapted WHQ through a prospective cohort study embedded within two global surgery trials. Embedded community engagement and involvement activities will be used to optimise delivery and ensure culturally attuned conduct. TALON-1 and TALON-2 are designed and will be reported in accordance with best practice guidelines for adaptation and validation of outcome measures, and diagnostic test accuracy studies. DISCUSSION: Methods to identify surgical site infection after surgery for patients after hospital discharge have the potential to improve patient safety, trial retention, and research efficiency. TALON represents a large, pragmatic, international study co-designed and delivered with LMIC researchers and patients to address an important research gap in global surgery trial methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».