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Enregistrement W4206649693 · doi:10.1136/bmjopen-2021-051582

Effectiveness and scalability of an electronic patient-reported outcome measure and decision support tool for family-centred and participation-focused early intervention: PROSPECT hybrid type 1 trial protocol

2022· article· en· W4206649693 sur OpenAlexaff
Vera Kaelin, Vivian Villegas, Yifan Chen, Natalie Murphy, Elizabeth Lerner Papautsky, Jodi Litfin, Natalie E. Leland, Varun Maheshwari, Beth M. McManus, Mary A. Khetani

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of Illinois at ChicagoUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignNational Institutes of HealthAmerican Occupational Therapy Foundation
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)General partnershipCluster randomised controlled trialStakeholderNursingService (business)Randomized controlled trialProtocol (science)Service delivery frameworkFamily medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Early intervention (EI) endorses family-centred and participation-focused services, but there remain insufficient options for systematically enacting this service approach. The Young Children's Participation and Environment Measure electronic patient-reported outcome (YC-PEM e-PRO) is an evidence-based measure for caregivers that enables family-centred services in EI. The Parent-Reported Outcomes for Strengthening Partnership within the Early Intervention Care Team (PROSPECT) is a community-based pragmatic trial examining the effectiveness of implementing the YC-PEM e-PRO measure and decision support tool as an option for use within routine EI care, on service quality and child outcomes (aim 1). Following trial completion, we will characterise stakeholder perspectives of facilitators and barriers to its implementation across multiple EI programmes (aim 2). METHODS AND ANALYSIS: This study employs a hybrid type 1 effectiveness-implementation study design. For aim 1, we aim to enrol 223 caregivers of children with or at risk for developmental disabilities or delays aged 0-3 years old that have accessed EI services for three or more months from one EI programme in the Denver Metro catchment of Colorado. Participants will be invited to enrol for 12 months, beginning at the time of their child's annual evaluation of progress. Participants will be randomised using a cluster-randomised design at the EI service coordinator level. Both groups will complete baseline testing and follow-up assessment at 1, 6 and 12 months. A generalised linear mixed model will be fitted for each outcome of interest, with group, time and their interactions as primary fixed effects, and adjusting for child age and condition severity as secondary fixed effects. For aim 2, we will conduct focus groups with EI stakeholders (families in the intervention group, service coordinators and other service providers in the EI programme, and programme leadership) which will be analysed thematically to explain aim 1 results and identify supports and remaining barriers to its broader implementation in multiple EI programmes. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by the institutional review boards at the University of Illinois at Chicago (2020-0555) and University of Colorado (20-2380). An active dissemination plan will ensure that findings have maximum reach for research and practice. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT04562038.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,004

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,333 · 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 non 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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