Using provider–parent strategies to improve influenza vaccination in children and adolescents with special risk medical conditions: a randomised controlled trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Influenza immunisation is a highly cost-effective public health intervention. Despite a comprehensive National Immunisation Program, influenza vaccination in children and adolescents with special risk medical conditions (SRMCs) is suboptimal. Flutext-4U is an innovative, multi-component strategy targeting paediatric hospitals, general practice and parents of children and adolescents with SRMC. The Flutext-4U study aims to assess the impact of Flutext-4U to increase influenza immunisation in children and adolescents with SRMC. METHODS AND ANALYSIS: (hospital vaccine availability, ease of access and reminders for WCH subspecialists) with randomisation stratified by age-group (<5, 5-14, >14 to <18 years).The primary outcome is influenza vaccination, as confirmed by the Australian Immunisation Register.The proportion vaccinated (primary outcome) will be compared between randomised groups using logistic regression, with adjustment made for age group at randomisation. The effect of treatment will be described using an OR with a 95% CI. ETHICS AND DISSEMINATION: The protocol and all study materials have been reviewed and approved by the Women's and Children's Health Network Human Research Ethics Committee (HREC/20/WCHN/5). Results will be disseminated via peer-reviewed publication and at scientific meetings, professional and public forums. TRIAL REGISTRATION NUMBER: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ACTRN12621000463875).
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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 | 0,017 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,009 |
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 ».