Methodological Challenges in Investigating Supracondylar Fractures of the Humerus From a Child’s Viewpoint: Evolution of Study Protocol (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Outdoor play and risk-taking behaviors, including play at heights, are important to children’s physical, social, and cognitive development. These aspects of play are important to consider when informing prevention policies for serious injuries that commonly occur on play structures. Supracondylar fractures of the humerus (SCH) are the most common type of elbow fractures that result from falls on an outstretched hand among healthy children. Despite being one of the leading causes of admission to the hospital and surgical intervention, the details surrounding the cause of these injuries are often not recorded. Previous research has correlated decreased overall playground safety with higher rates of SCH fractures. Play structure height and the type of undersurface have been identified as potential risk factors for severe injuries, including SCH fractures, in part due to low compliance with safety standards. This paper explores the challenges we encountered designing the study and the resulting insights and methodological modifications we made. OBJECTIVE The aim of this paper is to discuss the challenges related specifically to clinical research in pediatrics and strategies developed to conduct a study that prioritizes the engagement and perspective of children and their families. METHODS To explore the link between the severity of SCH fractures and children’s behavioral, environmental, and mechanistic factors, we conducted a mixed-methods study. RESULTS During phase 1 (the original methodology) from April 2017 to July 2018, there were 58 eligible study participants and 17 were recruited. For phase 2 (the revised methodology) between October 2018 and October 2019, there were 116 eligible participants and 47 were recruited. CONCLUSIONS The changes in methodology made following the first phase of data collection were effective in our ability to recruit participants. By identifying and addressing challenges pertaining to recruitment and resource limitations, we were able to collect data in a concise manner while not compromising the quality of the data and make for an easily adoptable methodology for other sites interested in participating in the study. We hope that future studies that plan to employ a similar methodology can gain insight through the methodological challenges we have encountered and the way we adapted the methodology to build a more pragmatic approach. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/21816
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,232 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».