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Enregistrement W3208452625 · doi:10.2196/31995

A Web-Based Service Delivery Model for Communication Training After Brain Injury: Protocol for a Mixed Methods, Prospective, Hybrid Type 2 Implementation-Effectiveness Study

2021· article· en· W3208452625 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa Miao, Emma Power, Rachael Rietdijk, Melissa Brunner, Deborah Debono, Leanne Togher

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceService delivery frameworkAcquired brain injuryQualitative propertyPsychological interventionProcess managementService (business)MedicineNursingRehabilitationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acquired brain injuries (ABIs) commonly cause cognitive-communication disorders, which can have a pervasive psychosocial impact on a person's life. More than 135 million people worldwide currently live with ABI, and this large and growing burden is increasingly surpassing global rehabilitation service capacity. A web-based service delivery model may offer a scalable solution. The Social Brain Toolkit is an evidence-based suite of 3 web-based communication training interventions for people with ABI and their communication partners. Successful real-world delivery of web-based interventions such as the Social Brain Toolkit requires investigation of intervention implementation in addition to efficacy and effectiveness. OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate the implementation and effectiveness of the Social Brain Toolkit as a web-based service delivery model. METHODS: This is a mixed methods, prospective, hybrid type 2 implementation-effectiveness study, theoretically underpinned by the Nonadoption, Abandonment, Scale-up, Spread, and Sustainability (NASSS) framework of digital health implementation. We will document implementation strategies preemptively deployed to support the launch of the Social Brain Toolkit interventions, as well as implementation strategies identified by end users through formative evaluation of the Social Brain Toolkit. We will prospectively observe implementation outcomes, selected on the basis of the NASSS framework, through quantitative web analytics of intervention use, qualitative and quantitative pre- and postintervention survey data from all users within a specified sample frame, and qualitative interviews with a subset of users of each intervention. Qualitative implementation data will be deductively analyzed against the NASSS framework. Quantitative implementation data will be analyzed descriptively. We will obtain effectiveness outcomes through web-based knowledge tests, custom user questionnaires, and formal clinical tools. Quantitative effectiveness outcomes will be analyzed through descriptive statistics and the Reliable Change Index, with repeated analysis of variance (pretraining, posttraining, and follow-up), to determine whether there is any significant improvement within this participant sample. RESULTS: Data collection commenced on July 2, 2021, and is expected to conclude on June 1, 2022, after a 6-month sample frame of analytics for each Social Brain Toolkit intervention. Data analysis will occur concurrently with data collection until mid-2022, with results expected for publication late 2022 and early 2023. CONCLUSIONS: End-user evaluation of the Social Brain Toolkit's implementation can guide intervention development and implementation to reach and meet community needs in a feasible, scalable, sustainable, and acceptable manner. End user feedback will be directly incorporated and addressed wherever possible in the next version of the Social Brain Toolkit. Learnings from these findings will benefit the implementation of this and future web-based psychosocial interventions for people with ABI and other populations. TRIAL REGISTRATION: Australia and New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12621001170819; https://anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?ACTRN=12621001170819, Australia and New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12621001177842; https://anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?ACTRN=12621001177842, Australia and New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12621001180808; https://anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?ACTRN=12621001180808. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/31995.

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0630,012

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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,650
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
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